論文の概要: Equivariant Point Network for 3D Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14147v1
• Date: Thu, 25 Mar 2021 21:57:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 01:14:34.084791
• Title: Equivariant Point Network for 3D Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: 3次元点雲解析のための等変点ネットワーク
• Authors: Haiwei Chen and Shichen Liu and Weikai Chen and Hao Li and Randall Hill
• Abstract要約: 点雲解析のための実効的で実用的なSE(3)(3次元翻訳と回転)同変ネットワークを提案する。 まず,6次元の畳み込みを2つの分離可能な畳み込み作用素に分解する新しい枠組みであるSE(3)分離点畳み込みを提案する。 第2に,同変特徴の表現性を効果的に活用するアテンション層を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.689949017410836
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Features that are equivariant to a larger group of symmetries have been shown to be more discriminative and powerful in recent studies. However, higher-order equivariant features often come with an exponentially-growing computational cost. Furthermore, it remains relatively less explored how rotation-equivariant features can be leveraged to tackle 3D shape alignment tasks. While many past approaches have been based on either non-equivariant or invariant descriptors to align 3D shapes, we argue that such tasks may benefit greatly from an equivariant framework. In this paper, we propose an effective and practical SE(3) (3D translation and rotation) equivariant network for point cloud analysis that addresses both problems. First, we present SE(3) separable point convolution, a novel framework that breaks down the 6D convolution into two separable convolutional operators alternatively performed in the 3D Euclidean and SO(3) spaces. This significantly reduces the computational cost without compromising the performance. Second, we introduce an attention layer to effectively harness the expressiveness of the equivariant features. While jointly trained with the network, the attention layer implicitly derives the intrinsic local frame in the feature space and generates attention vectors that can be integrated into different alignment tasks. We evaluate our approach through extensive studies and visual interpretations. The empirical results demonstrate that our proposed model outperforms strong baselines in a variety of benchmarks
• Abstract（参考訳）: より大きな対称性群に等しい特徴は、近年の研究においてより差別的で強力であることが示されている。 しかし、高階同値な特徴はしばしば指数関数的に増加する計算コストを伴う。 さらに,3次元形状アライメントタスクに対処するために,回転同変特性をどのように活用できるかは,まだ明らかになっていない。 過去の多くのアプローチは3次元形状を整列する非不変あるいは不変の記述子に基づいているが、そのようなタスクは同変フレームワークから大きな恩恵を受けるかもしれない。 本稿では,両問題に対処するポイントクラウド解析のための有効かつ実用的なse(3)(3次元変換および回転)同変ネットワークを提案する。 まず、6次元畳み込みを2つの分離可能な畳み込み作用素に分解し、3次元ユークリッド空間とso(3)空間で交互に行う新しい枠組みであるse(3) separable point convolutionを提案する。 これにより、性能を損なうことなく計算コストを大幅に削減できる。 第2に,同変特徴の表現性を効果的に活用するアテンション層を導入する。 注意層はネットワークと共同で訓練しながら、特徴空間の固有の局所フレームを暗黙的に導き出し、異なるアライメントタスクに統合可能な注意ベクトルを生成する。 我々は幅広い研究と視覚的解釈を通してアプローチを評価する。 実験結果から,提案モデルが様々なベンチマークにおいて強いベースラインを上回ることを示す。

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