論文の概要: ASAP-Net: Attention and Structure Aware Point Cloud Sequence Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.05149v1
• Date: Wed, 12 Aug 2020 07:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-31 05:22:31.814989
• Title: ASAP-Net: Attention and Structure Aware Point Cloud Sequence Segmentation
• Title（参考訳）: ASAP-Net: 注意と構造を考慮したクラウドシーケンスセグメンテーション
• Authors: Hanwen Cao, Yongyi Lu, Cewu Lu, Bo Pang, Gongshen Liu, Alan Yuille
• Abstract要約: 我々は、ASAPと呼ばれるフレキシブルモジュールにより、ポイントテンポラルクラウド機能をさらに改善する。 我々のASAPモジュールは、フレーム間の比較的情報性の高い局所的特徴を連続的に融合させるために、注意深い時間的埋め込み層を含んでいる。 本稿では、ポイントクラウドシーケンシャルセグメンテーションのための異なる計算バックボーンネットワークを持つASAPモジュールの一般化能力を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.15948235059343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent works of point clouds show that mulit-frame spatio-temporal modeling outperforms single-frame versions by utilizing cross-frame information. In this paper, we further improve spatio-temporal point cloud feature learning with a flexible module called ASAP considering both attention and structure information across frames, which we find as two important factors for successful segmentation in dynamic point clouds. Firstly, our ASAP module contains a novel attentive temporal embedding layer to fuse the relatively informative local features across frames in a recurrent fashion. Secondly, an efficient spatio-temporal correlation method is proposed to exploit more local structure for embedding, meanwhile enforcing temporal consistency and reducing computation complexity. Finally, we show the generalization ability of the proposed ASAP module with different backbone networks for point cloud sequence segmentation. Our ASAP-Net (backbone plus ASAP module) outperforms baselines and previous methods on both Synthia and SemanticKITTI datasets (+3.4 to +15.2 mIoU points with different backbones). Code is availabe at https://github.com/intrepidChw/ASAP-Net
• Abstract（参考訳）: 点雲の最近の研究は、多フレーム時空間モデリングがクロスフレーム情報を利用することでシングルフレームバージョンより優れていることを示している。 本稿では,動的点雲におけるセグメンテーションを成功させる2つの重要な要因として,フレーム間の注意情報と構造情報の両方を考慮したASAPと呼ばれるフレキシブルモジュールを用いて,時空間雲の特徴学習をさらに改善する。 まず、我々のASAPモジュールは、フレーム間の比較的情報性の高い局所的特徴を反復的に融合させるために、新しい注意的時間的埋め込み層を含む。 第2に, 時間的一貫性と計算複雑性の低減を図りながら, より局所的な構造を利用した効率的な時空間相関法を提案する。 最後に、ポイントクラウドシーケンシャルセグメンテーションのための異なるバックボーンネットワークを持つASAPモジュールの一般化能力を示す。 我々のASAP-Net(バックボーンとASAPモジュール)は、ベースラインとSynthiaおよびSemanticKITTIデータセット(異なるバックボーンを持つ+3.4から+15.2 mIoUポイント)の以前のメソッドよりも優れています。 コードはhttps://github.com/intrepidchw/asap-netで利用可能

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