Fugu-MT 論文翻訳(概要): VA-GCN: A Vector Attention Graph Convolution Network for learning on Point Clouds

論文の概要: VA-GCN: A Vector Attention Graph Convolution Network for learning on Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.00227v1
Date: Tue, 1 Jun 2021 04:49:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-06-03 02:26:11.938191
Title: VA-GCN: A Vector Attention Graph Convolution Network for learning on Point Clouds
Title（参考訳）: VA-GCN:ポイントクラウド上での学習のためのベクトル注意グラフ畳み込みネットワーク
Authors: Haotian Hu, Fanyi Wang, Huixiao Le
Abstract要約: 本稿では,各入力点の隣接点を抽出する効率的なベクトル注意変換モジュール(VAConv)を提案する。提案したVAConvは、ModelNet40、S3DIS、ShapeNetなどの標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。 3D分類のためのModelNet40データセットでは、VA-GCNはベースラインに比べて2.4%増加した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Owing to the development of research on local aggregation operators, dramatic breakthrough has been made in point cloud analysis models. However, existing local aggregation operators in the current literature fail to attach decent importance to the local information of the point cloud, which limits the power of the models. To fit this gap, we propose an efficient Vector Attention Convolution module (VAConv), which utilizes K-Nearest Neighbor (KNN) to extract the neighbor points of each input point, and then uses the elevation and azimuth relationship of the vectors between the center point and its neighbors to construct an attention weight matrix for edge features. Afterwards, the VAConv adopts a dual-channel structure to fuse weighted edge features and global features. To verify the efficiency of the VAConv, we connect the VAConvs with different receptive fields in parallel to obtain a Multi-scale graph convolutional network, VA-GCN. The proposed VA-GCN achieves state-of-the-art performance on standard benchmarks including ModelNet40, S3DIS and ShapeNet. Remarkably, on the ModelNet40 dataset for 3D classification, VA-GCN increased by 2.4% compared to the baseline.
Abstract（参考訳）: 局所集約演算子の研究の発展により、ポイントクラウド解析モデルにおいて劇的なブレークスルーが行われた。しかし、現在の文献における既存の局所集約演算子は、モデルのパワーを制限する点雲の局所的な情報に十分な重要性を持たない。そこで我々は,K-Nearest Neighbor (KNN) を用いて各入力点の近傍点を抽出し,中心点とその近傍点間のベクトルの標高と方位関係を利用して,エッジ特徴に対する注目重み行列を構築する,効率的なベクトル注意変換モジュール(VAConv)を提案する。その後、VAConvは二重チャネル構造を採用し、重み付けされたエッジ特徴とグローバル特徴を融合させる。 VAConvの効率を検証するために,VAConvsを異なる受容領域に並列に接続し,マルチスケールグラフ畳み込みネットワークVA-GCNを得る。提案したVA-GCNは、ModelNet40、S3DIS、ShapeNetなどの標準ベンチマークで最先端のパフォーマンスを実現する。 3D分類のためのModelNet40データセットでは、VA-GCNはベースラインに比べて2.4%増加した。

関連論文リスト

PVAFN: Point-Voxel Attention Fusion Network with Multi-Pooling Enhancing for 3D Object Detection [59.355022416218624]
点とボクセルの表現の統合は、LiDARベースの3Dオブジェクト検出においてより一般的になりつつある。 PVAFN(Point-Voxel Attention Fusion Network)と呼ばれる新しい2段3次元物体検出器を提案する。 PVAFNはマルチプール戦略を使用して、マルチスケールとリージョン固有の情報を効果的に統合する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-08-26T19:43:01Z)
PointRWKV: Efficient RWKV-Like Model for Hierarchical Point Cloud Learning [56.14518823931901]
NLP分野におけるRWKVモデルから導かれる線形複雑性のモデルであるPointRWKVを提案する。まず,改良型マルチヘッド行列値状態を用いて,PointRWKVブロック内のグローバル処理機能について検討する。局所的な幾何学的特徴を同時に抽出するために,グラフ安定化器を用いた固定半径近傍グラフにおいて,点雲を効率的に符号化する並列分岐を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-05-24T05:02:51Z)
Improved Multi-Scale Grid Rendering of Point Clouds for Radar Object Detection Networks [3.3787383461150045]
不規則点雲データから密度の強い格子構造への転送は、しばしば情報の喪失と関連している。グリッドレンダリングの負の効果を軽減することを目的とした,新しいアーキテクチャであるマルチスケールKPPillarsBEVを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-05-25T08:26:42Z)
Adaptive Graph Convolution for Point Cloud Analysis [25.175406613705274]
本稿では,動的に学習した特徴に応じて適応的なカーネルを生成する適応グラフ畳み込み(Adaptive Graph Convolution, AdaptConv)を提案する。提案手法は,いくつかのベンチマークデータセットにおいて,最先端のクラウド分類とセグメンテーションアプローチより優れている。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-18T08:38:52Z)
Towards Efficient Graph Convolutional Networks for Point Cloud Handling [181.59146413326056]
ポイントクラウド上で学習するためのグラフ畳み込みネットワーク(GCN)の計算効率の向上を目指します。一連の実験により、最適化されたネットワークは計算複雑性を減らし、メモリ消費を減らし、推論速度を加速した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-04-12T17:59:16Z)
3D Point Cloud Registration with Multi-Scale Architecture and Self-supervised Fine-tuning [5.629161809575013]
MS-SVConvは、2つのシーン間の3D登録のためにポイントクラウドから機能を出力する高速マルチスケールディープニューラルネットワークです。競合的かつよく知られた3DMatchベンチマークでは,最先端の手法と比較して,大幅な改善が見られた。我々は,未知のデータセットを自己管理的に微調整し,ETHおよびTUMデータセットの最先端結果をもたらす戦略を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-26T15:38:33Z)
PV-RCNN++: Point-Voxel Feature Set Abstraction With Local Vector Representation for 3D Object Detection [100.60209139039472]
点雲からの正確な3次元検出を行うために,PointVoxel Region based Convolution Neural Networks (PVRCNNs)を提案する。提案するPV-RCNNは,Openデータセットと高競争性KITTIベンチマークの両方において,従来の最先端3D検出方法よりも大幅に優れていた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-31T14:51:49Z)
The Devils in the Point Clouds: Studying the Robustness of Point Cloud Convolutions [15.997907568429177]
本稿では,点群上の畳み込みネットワークであるPointConvの異なる変種を調査し,入力スケールと回転変化に対する堅牢性を検討する。 3次元幾何学的性質をpointconvへの入力として利用し,新しい視点不変ディスクリプタを導出する。 2D MNIST & CIFAR-10データセットと3D Semantic KITTI & ScanNetデータセットで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-19T19:32:38Z)
PC-RGNN: Point Cloud Completion and Graph Neural Network for 3D Object Detection [57.49788100647103]
LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要なタスクです。現在のアプローチでは、遠方および閉ざされた物体の偏りと部分的な点雲に苦しむ。本稿では,この課題を2つの解決法で解決する新しい二段階アプローチ,pc-rgnnを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-18T18:06:43Z)
Recalibration of Neural Networks for Point Cloud Analysis [3.7814216736076434]
3Dポイントクラウドのためのディープニューラルネットワーク上での再校正モジュールを導入する。提案モジュールを3次元ポイントクラウド解析のための3つの最先端ネットワークに組み込むことで,提案モジュールのメリットと汎用性を実証する。第2の実験では,アルツハイマー病の診断における再校正ブロックの利点について検討した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-25T17:14:34Z)
Local Grid Rendering Networks for 3D Object Detection in Point Clouds [98.02655863113154]
CNNは強力だが、全点の雲を高密度の3Dグリッドに酸化した後、点データに直接畳み込みを適用するのは計算コストがかかる。入力点のサブセットの小さな近傍を低解像度の3Dグリッドに独立してレンダリングする,新しい,原理化されたローカルグリッドレンダリング(LGR)演算を提案する。 ScanNetとSUN RGB-Dデータセットを用いた3次元オブジェクト検出のためのLGR-Netを検証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-04T13:57:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。