論文の概要: Picasso: A CUDA-based Library for Deep Learning over 3D Meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15076v1
• Date: Sun, 28 Mar 2021 08:04:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:03:33.455081
• Title: Picasso: A CUDA-based Library for Deep Learning over 3D Meshes
• Title（参考訳）: Picasso:3DメッシュによるディープラーニングのためのCUDAベースのライブラリ
• Authors: Huan Lei, Naveed Akhtar, Ajmal Mian
• Abstract要約: 複雑な実世界の3dメッシュ上でディープラーニングを行うための,新たなモジュールからなるライブラリであるpicassoを提案する。 我々は,ネットワーク解像度の低減を図るために,GPU加速メッシュデシメーションを設計する。 S3DIS上での競合セグメンテーション結果を用いた提案モジュールの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.8917772877766
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Picasso, a CUDA-based library comprising novel modules for deep learning over complex real-world 3D meshes. Hierarchical neural architectures have proved effective in multi-scale feature extraction which signifies the need for fast mesh decimation. However, existing methods rely on CPU-based implementations to obtain multi-resolution meshes. We design GPU-accelerated mesh decimation to facilitate network resolution reduction efficiently on-the-fly. Pooling and unpooling modules are defined on the vertex clusters gathered during decimation. For feature learning over meshes, Picasso contains three types of novel convolutions namely, facet2vertex, vertex2facet, and facet2facet convolution. Hence, it treats a mesh as a geometric structure comprising vertices and facets, rather than a spatial graph with edges as previous methods do. Picasso also incorporates a fuzzy mechanism in its filters for robustness to mesh sampling (vertex density). It exploits Gaussian mixtures to define fuzzy coefficients for the facet2vertex convolution, and barycentric interpolation to define the coefficients for the remaining two convolutions. In this release, we demonstrate the effectiveness of the proposed modules with competitive segmentation results on S3DIS. The library will be made public through https://github.com/hlei-ziyan/Picasso.
• Abstract（参考訳）: 複雑な現実世界の3Dメッシュ上でのディープラーニングのための新しいモジュールで構成されるCUDAベースのライブラリであるPicassoを紹介する。 階層型ニューラルネットワークアーキテクチャは、高速メッシュデシミテーションの必要性を示すマルチスケールの特徴抽出に有効であることが証明されている。 しかし、既存の手法はマルチレゾリューションメッシュを得るためにCPUベースの実装に依存している。 我々は,ネットワーク解像度の低減を図るために,GPU加速メッシュデシメーションを設計する。 プールおよびアンプールモジュールは、デシメーション時に収集された頂点クラスタ上で定義される。 メッシュ上の特徴学習には、facet2vertex、vertex2facet、facet2facetという3種類の新しい畳み込みが含まれている。 したがって、メッシュを従来の方法のようにエッジを持つ空間グラフではなく、頂点と面からなる幾何学的構造として扱う。 Picassoはまた、メッシュサンプリング(頂点密度)に対する堅牢性のためのファジィ機構をフィルタに組み込んでいる。 これは、ファゼット2頂点の畳み込みのファジィ係数を定義するためにガウス混合を利用し、残りの2つの畳み込みの係数を定義するためにバリ中心補間を行う。 本稿では,S3DIS上での競合セグメンテーション結果を用いた提案モジュールの有効性を示す。 ライブラリはhttps://github.com/hlei-ziyan/picassoで公開される。

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