論文の概要: SRG-Net: Unsupervised Segmentation for Terracotta Warrior Point Cloud with 3D Pointwise CNN methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00433v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 12:02:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-31 09:33:14.529686
• Title: SRG-Net: Unsupervised Segmentation for Terracotta Warrior Point Cloud with 3D Pointwise CNN methods
• Title（参考訳）: SRG-Net: 3D Pointwise CNN法によるTerracotta Warrior Point Cloudの教師なしセグメンテーション
• Authors: Yao Hu, Guohua Geng, Kang Li, Wei Zhou, Xingxing Hao, Xin Cao
• Abstract要約: テラコッタ戦士の3次元点雲を用いた非教師なし部分分割のためのシードリージョン成長型CNN(SRG-Net)を提案する。 提案するSRG-Netは, タラコッタ戦士のデータとShapeNetのベンチマークデータセットを用いて, 結合(mIoU)と遅延の平均交点を測定して評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.823500757655065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper, we present a seed-region-growing CNN(SRG-Net) for unsupervised part segmentation with 3D point clouds of terracotta warriors. Previous neural network researches in 3D are mainly about supervised classification, clustering, unsupervised representation and reconstruction. There are few researches focusing on unsupervised point cloud part segmentation. To address these problems, we present a seed-region-growing CNN(SRG-Net) for unsupervised part segmentation with 3D point clouds of terracotta warriors. Firstly, we propose our customized seed region growing algorithm to coarsely segment the point cloud. Then we present our supervised segmentation and unsupervised reconstruction networks to better understand the characteristics of 3D point clouds. Finally, we combine the SRG algorithm with our improved CNN using a refinement method called SRG-Net to conduct the segmentation tasks on the terracotta warriors. Our proposed SRG-Net are evaluated on the terracotta warriors data and the benchmark dataset of ShapeNet with measuring mean intersection over union(mIoU) and latency. The experimental results show that our SRG-Net outperforms the state-of-the-art methods. Our code is available at https://github.com/hyoau/SRG-Net.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,terracotta warriorsの3dポイントクラウドを用いた非教師なし部分セグメンテーションのためのシード領域成長cnn(srg-net)を提案する。 3dにおける従来のニューラルネットワークの研究は、主に教師付き分類、クラスタリング、教師なし表現、再構成に関するものである。 教師なしのポイントクラウド部分のセグメンテーションに焦点を当てた研究は少ない。 これらの問題に対処するために,terracotta warriorsの3dポイントクラウドを用いた非教師なし部分セグメンテーションのためのシード領域成長型cnn(srg-net)を提案する。 まず,大まかにポイントクラウドを分割する独自のシード領域成長アルゴリズムを提案する。 次に,3次元点雲の特性をよりよく理解するために,教師ありセグメント化と教師なし再構成ネットワークを提案する。 最後に、SRGアルゴリズムと改良されたCNNをSRG-Netと呼ばれる改良手法で組み合わせ、テラコッタ戦士のセグメンテーション作業を行う。 提案するSRG-Netは, タラコッタ戦士のデータとShapeNetのベンチマークデータセットを用いて, 結合平均交点(mIoU)と遅延の測定を行った。 実験の結果,SRG-Netは最先端手法よりも優れていた。 私たちのコードはhttps://github.com/hyoau/srg-netで利用可能です。

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