論文の概要: 3D Object Classification on Partial Point Clouds: A Practical Perspective

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10042v2
• Date: Wed, 23 Dec 2020 02:59:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-01 18:13:58.035248
• Title: 3D Object Classification on Partial Point Clouds: A Practical Perspective
• Title（参考訳）: 部分点雲上の3次元物体分類 : 実用的展望
• Authors: Zelin Xu, Ke Chen, Tong Zhang, C. L. Philip Chen, Kui Jia
• Abstract要約: 点雲は3次元オブジェクト分類において一般的な形状表現である。 本稿では,任意のポーズの下でオブジェクトインスタンスの部分点雲を分類する実践的な設定を提案する。 本稿では,アライメント分類手法による新しいアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.81377258830703
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A point cloud is a popular shape representation adopted in 3D object classification, which covers the whole surface of an object and is usually well aligned. However, such an assumption can be invalid in practice, as point clouds collected in real-world scenarios are typically scanned from visible object parts observed under arbitrary SO(3) viewpoint, which are thus incomplete due to self and inter-object occlusion. In light of this, this paper introduces a practical setting to classify partial point clouds of object instances under any poses. Compared to the classification of complete object point clouds, such a problem is made more challenging in view of geometric similarities of local shape across object classes and intra-class dissimilarities of geometries restricted by their observation view. We consider that specifying the location of partial point clouds on their object surface is essential to alleviate suffering from the aforementioned challenges, which can be solved via an auxiliary task of 6D object pose estimation. To this end, a novel algorithm in an alignment-classification manner is proposed in this paper, which consists of an alignment module predicting object pose for the rigid transformation of visible point clouds to their canonical pose and a typical point classifier such as PointNet++ and DGCNN. Experiment results on the popular ModelNet40 and ScanNet datasets, which are adapted to a single-view partial setting, demonstrate the proposed method can outperform three alternative schemes extended from representative point cloud classifiers for complete point clouds.
• Abstract（参考訳）: 点雲(英: point cloud)は、物体の表面全体を覆う3dオブジェクト分類で採用されている一般的な形状表現である。 しかし、現実のシナリオで収集された点雲は、任意のSO(3)視点で観察される可視的な対象部分からスキャンされるため、実際にはそのような仮定は無効である。 そこで本研究では,任意のポーズの下でオブジェクトインスタンスの部分点雲を分類する実用的な設定を提案する。 完全な対象点雲の分類と比較すると、対象クラス間の局所形状の幾何学的類似性と、観測ビューによって制限される測地線のクラス内異同性の観点から、この問題はより困難なものとなっている。 対象物表面における部分点雲の位置を特定することは、上記の課題を軽減し、6次元オブジェクトのポーズ推定の補助的タスクによって解決できると考える。 そこで本論文では, 可視点雲の正準姿勢への剛性変換のためのアライメントモジュール予測オブジェクトと, PointNet++ や DGCNN などの典型的な点分類器からなるアライメント分類方式のアルゴリズムを提案する。 単一ビューの部分的な設定に適応したModelNet40およびScanNetデータセットの実験結果から、提案手法は、全点クラウドの代表的なクラウド分類器から拡張された3つの代替スキームより優れていることを示した。

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