論文の概要: GA-NET: Global Attention Network for Point Cloud Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.03101v1
• Date: Wed, 7 Jul 2021 09:35:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-08 14:04:31.409226
• Title: GA-NET: Global Attention Network for Point Cloud Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: GA-NET:ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのグローバルアテンションネットワーク
• Authors: Shuang Deng and Qiulei Dong
• Abstract要約: 3Dポイントクラウドから長距離依存関係を学習する方法は、3Dポイントクラウド分析において難しい問題である。 本稿では,GA-Net という名称のポイントクラウドセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのグローバルアテンションネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.655021726150368
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: How to learn long-range dependencies from 3D point clouds is a challenging problem in 3D point cloud analysis. Addressing this problem, we propose a global attention network for point cloud semantic segmentation, named as GA-Net, consisting of a point-independent global attention module and a point-dependent global attention module for obtaining contextual information of 3D point clouds in this paper. The point-independent global attention module simply shares a global attention map for all 3D points. In the point-dependent global attention module, for each point, a novel random cross attention block using only two randomly sampled subsets is exploited to learn the contextual information of all the points. Additionally, we design a novel point-adaptive aggregation block to replace linear skip connection for aggregating more discriminate features. Extensive experimental results on three 3D public datasets demonstrate that our method outperforms state-of-the-art methods in most cases.
• Abstract（参考訳）: 3Dポイントクラウドから長距離依存関係を学習する方法は、3Dポイントクラウド分析において難しい問題である。 本稿では,ポイント依存のグローバルアテンションモジュールとポイント依存のグローバルアテンションモジュールからなる,ga-netと呼ばれるポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションのためのグローバルアテンションネットワークを提案する。 ポイントに依存しないグローバルアテンションモジュールは、単にすべての3Dポイントに対するグローバルアテンションマップを共有する。 点依存グローバルアテンションモジュールにおいて、ランダムにサンプリングされた2つのサブセットのみを用いた新しいランダムなクロスアテンションブロックを利用して、すべての点のコンテキスト情報を学ぶ。 さらに,より識別性の高い特徴を集約するために,線形スキップ接続を置き換える新しい点適応アグリゲーションブロックを設計する。 3次元公開データセットの広範な実験結果から,本手法が最先端の手法を上回っていることが判明した。

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