Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi Point-Voxel Convolution (MPVConv) for Deep Learning on Point Clouds

論文の概要: Multi Point-Voxel Convolution (MPVConv) for Deep Learning on Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13152v1
Date: Wed, 28 Jul 2021 03:42:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-29 22:58:17.657279
Title: Multi Point-Voxel Convolution (MPVConv) for Deep Learning on Point Clouds
Title（参考訳）: 点雲深層学習のためのマルチポイント・ボクセル・コンボリューション(MPVConv)
Authors: Wei Zhou, Xin Cao, Xiaodan Zhang, Xingxing Hao, Dekui Wang, Ying He
Abstract要約: 本稿では,マルチポイント・ボクセル・コンボリューション(MPVConv)と呼ばれる新しい畳み込みニューラルネットワークを提案する。マルチポイント・ボクセル・コンボリューション(Multi Point-Voxel Convolution)は,最大でtextbf36% のバックボーン(PointNet)の精度を向上し,最大で textbf34 タイムの高速化が可能なボクセルベースモデルよりも高い精度を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34056224024285
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The existing 3D deep learning methods adopt either individual point-based features or local-neighboring voxel-based features, and demonstrate great potential for processing 3D data. However, the point based models are inefficient due to the unordered nature of point clouds and the voxel-based models suffer from large information loss. Motivated by the success of recent point-voxel representation, such as PVCNN, we propose a new convolutional neural network, called Multi Point-Voxel Convolution (MPVConv), for deep learning on point clouds. Integrating both the advantages of voxel and point-based methods, MPVConv can effectively increase the neighboring collection between point-based features and also promote independence among voxel-based features. Moreover, most of the existing approaches aim at solving one specific task, and only a few of them can handle a variety of tasks. Simply replacing the corresponding convolution module with MPVConv, we show that MPVConv can fit in different backbones to solve a wide range of 3D tasks. Extensive experiments on benchmark datasets such as ShapeNet Part, S3DIS and KITTI for various tasks show that MPVConv improves the accuracy of the backbone (PointNet) by up to \textbf{36\%}, and achieves higher accuracy than the voxel-based model with up to \textbf{34}$\times$ speedups. In addition, MPVConv outperforms the state-of-the-art point-based models with up to \textbf{8}$\times$ speedups. Notably, our MPVConv achieves better accuracy than the newest point-voxel-based model PVCNN (a model more efficient than PointNet) with lower latency.
Abstract（参考訳）: 既存の3D深層学習手法では,個々の点に基づく特徴や,近隣のボクセルベースの特徴が採用されている。しかし、点ベースのモデルは、点雲の秩序のない性質のため非効率であり、ボクセルベースのモデルは大きな情報損失に悩まされる。 PVCNNのような最近のポイントボクセル表現の成功により、我々は、ポイントクラウド上でのディープラーニングのための、Multi Point-Voxel Convolution (MPVConv)と呼ばれる新しい畳み込みニューラルネットワークを提案する。ボクセル法と点ベース法の両方の利点を統合することで、MPVConvは点ベース機能間の隣り合うコレクションを効果的に増やし、ボクセルベースの機能間の独立性を促進することができる。さらに、既存のアプローチのほとんどは、ひとつの特定のタスクを解決することを目的としており、それらのうち、さまざまなタスクを処理できるものはごくわずかである。対応する畳み込みモジュールをMPVConvに置き換えるだけで、MPVConvは様々なバックボーンに収まり、幅広い3Dタスクを解くことができる。 ShapeNet Part、S3DIS、KITTIといった様々なタスクのベンチマークデータセットに対する大規模な実験により、MPVConvは背骨(PointNet)の精度を \textbf{36\%} まで改善し、最大 \textbf{34}$\times$ Speedups までのボクセルベースモデルよりも高い精度を実現している。さらにmpvconvは、最大で \textbf{8}$\times$ speedupsで最先端のポイントベースモデルを上回る。特にMPVConvは、最新のポイントボクセルベースモデルであるPVCNN(PointNetよりも高速なモデル)よりもレイテンシの低い精度を実現しています。

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