論文の概要: Skeleton Merger: an Unsupervised Aligned Keypoint Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.10814v1
• Date: Fri, 19 Mar 2021 14:00:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-22 14:31:14.521197
• Title: Skeleton Merger: an Unsupervised Aligned Keypoint Detector
• Title（参考訳）: Skeleton Merger: 教師なしキーポイント検出器
• Authors: Ruoxi Shi, Zhengrong Xue, Yang You, Cewu Lu
• Abstract要約: Skeleton MergerはAutoencoderアーキテクチャに基づく教師なしのキーポイント検出器である。 セマンティックにリッチな有能なキーポイントをアライメントで検出でき、KeypointNetデータセット上の教師付きメソッドに匹敵するパフォーマンスを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.983569951041
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detecting aligned 3D keypoints is essential under many scenarios such as object tracking, shape retrieval and robotics. However, it is generally hard to prepare a high-quality dataset for all types of objects due to the ambiguity of keypoint itself. Meanwhile, current unsupervised detectors are unable to generate aligned keypoints with good coverage. In this paper, we propose an unsupervised aligned keypoint detector, Skeleton Merger, which utilizes skeletons to reconstruct objects. It is based on an Autoencoder architecture. The encoder proposes keypoints and predicts activation strengths of edges between keypoints. The decoder performs uniform sampling on the skeleton and refines it into small point clouds with pointwise offsets. Then the activation strengths are applied and the sub-clouds are merged. Composite Chamfer Distance (CCD) is proposed as a distance between the input point cloud and the reconstruction composed of sub-clouds masked by activation strengths. We demonstrate that Skeleton Merger is capable of detecting semantically-rich salient keypoints with good alignment, and shows comparable performance to supervised methods on the KeypointNet dataset. It is also shown that the detector is robust to noise and subsampling. Our code is available at https://github.com/eliphatfs/SkeletonMerger.
• Abstract（参考訳）: 整列した3Dキーポイントの検出は、オブジェクト追跡、形状検索、ロボット工学といった多くのシナリオにおいて不可欠である。 しかし、一般にキーポイント自体の曖昧さのため、あらゆる種類のオブジェクトに対して高品質なデータセットを作成することは困難である。 一方、現在の教師なし検出器は、良好なカバレッジで整列キーポイントを生成できない。 本稿では,骨格を用いて物体を再構成する非教師付きキーポイント検出器,Skeleton Mergerを提案する。 これはAutoencoderアーキテクチャに基づいている。 エンコーダはキーポイントを提案し、キーポイント間のエッジの活性化強度を予測する。 デコーダは骨格の均一なサンプリングを行い、点方向のオフセットを持つ小さな点雲に精製する。 そして、活性化強度を適用し、サブクラウドをマージする。 入力点雲と活性化強度によって隠蔽されたサブ雲からなる再構成との距離として,複合チャンファー距離 (CCD) を提案する。 我々は,Skeleton Mergerがセマンティックに豊富な有意なキーポイントを適切なアライメントで検出できることを示し,KeypointNetデータセット上の教師付きメソッドと同等のパフォーマンスを示す。 また、検出器はノイズやサブサンプリングに頑健であることが示されている。 私たちのコードはhttps://github.com/eliphatfs/skeletonmergerで入手できます。

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