論文の概要: Dense-Resolution Network for Point Cloud Classification and Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.06734v2
• Date: Tue, 17 Nov 2020 08:02:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-03 05:15:49.470169
• Title: Dense-Resolution Network for Point Cloud Classification and Segmentation
• Title（参考訳）: ポイントクラウド分類とセグメンテーションのための高分解能ネットワーク
• Authors: Shi Qiu, Saeed Anwar, Nick Barnes
• Abstract要約: DRNetは、異なる解像度でポイントクラウドからローカルポイント機能を学ぶように設計されている。 広く使われているポイントクラウドセグメンテーションと分類ベンチマークでネットワークを検証することに加えて、コンポーネントのパフォーマンスをテストし視覚化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.316932316581635
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud analysis is attracting attention from Artificial Intelligence research since it can be widely used in applications such as robotics, Augmented Reality, self-driving. However, it is always challenging due to irregularities, unorderedness, and sparsity. In this article, we propose a novel network named Dense-Resolution Network (DRNet) for point cloud analysis. Our DRNet is designed to learn local point features from the point cloud in different resolutions. In order to learn local point groups more effectively, we present a novel grouping method for local neighborhood searching and an error-minimizing module for capturing local features. In addition to validating the network on widely used point cloud segmentation and classification benchmarks, we also test and visualize the performance of the components. Comparing with other state-of-the-art methods, our network shows superiority on ModelNet40, ShapeNet synthetic and ScanObjectNN real point cloud datasets.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド分析は、ロボティクス、拡張現実、自動運転といったアプリケーションで広く使用できるため、人工知能研究から注目を集めている。 しかし、不規則さ、不秩序さ、疎さのために常に挑戦している。 本稿では,ポイントクラウド解析のためのDense-Resolution Network (DRNet) という新しいネットワークを提案する。 私たちのDRNetは、異なる解像度でポイントクラウドからローカルポイント機能を学ぶように設計されています。 局所点群をより効果的に学習するために,局所近傍探索のための新しいグループ化手法と,局所特徴をキャプチャする誤差最小化モジュールを提案する。 広く使われているポイントクラウドセグメンテーションと分類ベンチマークでネットワークを検証することに加えて、コンポーネントのパフォーマンスをテストし視覚化する。 他の最先端の手法と比較すると、modelnet40、shapenet synthetic、scanobjectnnのリアルポイントクラウドデータセットが優れていることが分かる。

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