論文の概要: DRINet: A Dual-Representation Iterative Learning Network for Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.04023v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 13:23:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:07:27.865589
• Title: DRINet: A Dual-Representation Iterative Learning Network for Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: DRINet:ポイントクラウドセグメンテーションのためのデュアル表現反復学習ネットワーク
• Authors: Maosheng Ye, Shuangjie Xu, Tongyi Cao, Qifeng Chen
• Abstract要約: DRINetは二重表現学習の基本的なネットワーク構造として機能する。 我々のネットワークは、ポイントクラウド分類とセグメンテーションタスクの最先端の結果を達成する。 大規模屋外シナリオでは,提案手法はフレーム当たり62msのリアルタイム推論速度で最先端の手法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.768040873409824
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present a novel and flexible architecture for point cloud segmentation with dual-representation iterative learning. In point cloud processing, different representations have their own pros and cons. Thus, finding suitable ways to represent point cloud data structure while keeping its own internal physical property such as permutation and scale-invariant is a fundamental problem. Therefore, we propose our work, DRINet, which serves as the basic network structure for dual-representation learning with great flexibility at feature transferring and less computation cost, especially for large-scale point clouds. DRINet mainly consists of two modules called Sparse Point-Voxel Feature Extraction and Sparse Voxel-Point Feature Extraction. By utilizing these two modules iteratively, features can be propagated between two different representations. We further propose a novel multi-scale pooling layer for pointwise locality learning to improve context information propagation. Our network achieves state-of-the-art results for point cloud classification and segmentation tasks on several datasets while maintaining high runtime efficiency. For large-scale outdoor scenarios, our method outperforms state-of-the-art methods with a real-time inference speed of 62ms per frame.
• Abstract（参考訳）: 二重表現反復学習を用いたポイントクラウドセグメンテーションのための,新しいフレキシブルなアーキテクチャを提案する。 ポイントクラウド処理では、異なる表現には独自の長所と短所がある。 したがって、置換やスケール不変といった独自の物理的性質を維持しながら、ポイントクラウドデータ構造を表現する適切な方法を見つけることは根本的な問題である。 そこで本稿では,機能伝達の柔軟性と計算コストの低減,特に大規模ポイントクラウドにおいて両表現学習の基本的ネットワーク構造として機能するDRINetを提案する。 DRINetは主にスパースポイント-ボクセル特徴抽出とスパースVoxel-Point特徴抽出と呼ばれる2つのモジュールで構成されている。 これら2つのモジュールを反復的に利用することにより、特徴は2つの異なる表現の間で伝播することができる。 さらに,コンテキスト情報伝達を改善するために,ポイントワイズ局所性学習のための新しいマルチスケールプーリング層を提案する。 我々のネットワークは、高い実行効率を維持しつつ、複数のデータセット上のポイントクラウド分類とセグメンテーションタスクの最先端の結果を達成する。 大規模屋外シナリオでは,提案手法はフレーム当たり62msのリアルタイム推論速度で最先端の手法より優れる。

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