論文の概要: FG-Net: Fast Large-Scale LiDAR Point CloudsUnderstanding Network
Leveraging CorrelatedFeature Mining and Geometric-Aware Modelling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.09439v1
- Date: Thu, 17 Dec 2020 08:20:09 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-02 19:49:07.211225
- Title: FG-Net: Fast Large-Scale LiDAR Point CloudsUnderstanding Network
Leveraging CorrelatedFeature Mining and Geometric-Aware Modelling
- Title（参考訳）: FG-Net:CorrelatedFeature MiningとGeometric-Aware Modelingを活用した高速大規模LiDARポイントクラウド
- Authors: Kangcheng Liu, Zhi Gao, Feng Lin, and Ben M. Chen
- Abstract要約: FG-Netは、Voxelizationなしで大規模ポイントクラウドを理解するための一般的なディープラーニングフレームワークです。
相関型特徴マイニングと変形性畳み込みに基づく幾何認識モデルを用いた深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
我々のアプローチは精度と効率の点で最先端のアプローチを上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.059508985699575
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: This work presents FG-Net, a general deep learning framework for large-scale
point clouds understanding without voxelizations, which achieves accurate and
real-time performance with a single NVIDIA GTX 1080 GPU. First, a novel noise
and outlier filtering method is designed to facilitate subsequent high-level
tasks. For effective understanding purpose, we propose a deep convolutional
neural network leveraging correlated feature mining and deformable convolution
based geometric-aware modelling, in which the local feature relationships and
geometric patterns can be fully exploited. For the efficiency issue, we put
forward an inverse density sampling operation and a feature pyramid based
residual learning strategy to save the computational cost and memory
consumption respectively. Extensive experiments on real-world challenging
datasets demonstrated that our approaches outperform state-of-the-art
approaches in terms of accuracy and efficiency. Moreover, weakly supervised
transfer learning is also conducted to demonstrate the generalization capacity
of our method.
- Abstract（参考訳）: FG-Netは、1つのNVIDIA GTX 1080 GPUで正確かつリアルタイムなパフォーマンスを実現する、大規模なポイントクラウド理解のための一般的なディープラーニングフレームワークである。
まず,後続の高レベルタスクを容易にするために,新しいノイズ・アウトリアーフィルタリング法を考案した。
そこで本研究では,局所的特徴関係と幾何学的パターンを十分に活用できる,特徴マイニングと変形可能な畳み込みに基づく幾何認識モデルを用いた深層畳み込みニューラルネットワークを提案する。
効率の面では,計算コストとメモリ消費をそれぞれ削減するために,逆密度サンプリング操作と特徴ピラミッドに基づく残差学習戦略を提案する。
実世界の挑戦的データセットに関する大規模な実験は、我々のアプローチが精度と効率の点で最先端のアプローチより優れていることを示した。
また,本手法の一般化能力を示すために,弱教師付き転送学習も行った。
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