論文の概要: CAP-Net: Correspondence-Aware Point-view Fusion Network for 3D Shape Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01291v1
• Date: Fri, 3 Sep 2021 03:23:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-06 13:59:29.483092
• Title: CAP-Net: Correspondence-Aware Point-view Fusion Network for 3D Shape Analysis
• Title（参考訳）: CAP-Net:3次元形状解析のための対応型ポイントビュー融合ネットワーク
• Authors: Xinwei He, Silin Cheng, Song Bai, Xiang Bai
• Abstract要約: 対応型ポイントビューフュージョンネット(CAPNet)を提案する。 CAP-Netのコア要素はCAF(Cor correspondingence-Aware Fusion)と呼ばれるモジュールである。 CAFは2つのモードの局所的な特徴を対応スコアに基づいて統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.27460721735828
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning 3D representations by fusing point cloud and multi-view data has been proven to be fairly effective. While prior works typically focus on exploiting global features of the two modalities, in this paper we argue that more discriminative features can be derived by modeling "where to fuse". To investigate this, we propose a novel Correspondence-Aware Point-view Fusion Net (CAPNet). The core element of CAP-Net is a module named Correspondence-Aware Fusion (CAF) which integrates the local features of the two modalities based on their correspondence scores. We further propose to filter out correspondence scores with low values to obtain salient local correspondences, which reduces redundancy for the fusion process. In our CAP-Net, we utilize the CAF modules to fuse the multi-scale features of the two modalities both bidirectionally and hierarchically in order to obtain more informative features. Comprehensive evaluations on popular 3D shape benchmarks covering 3D object classification and retrieval show the superiority of the proposed framework.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドとマルチビューデータの融合による3d表現の学習は、かなり効果的であることが証明されている。 従来の研究は2つのモダリティのグローバルな特徴の活用に重点を置いていたが、本稿ではより差別的な特徴は「融合する場所」をモデル化することによって導き出すことができると論じている。 そこで本研究では,CAPNet(Correspondence-Aware Point-view Fusion Net)を提案する。 CAP-Netの中核となる要素はCAF(Correspondence-Aware Fusion)と呼ばれるモジュールで、2つのモードの局所的な特徴を対応スコアに基づいて統合する。 また,低値の対応スコアをフィルタリングして局所的局所対応を得る手法を提案し,融合過程の冗長性を低減させる。 CAP-Netでは,CAFモジュールを用いて双方向かつ階層的に2つのモードのマルチスケール特徴を融合させ,より情報的特徴を得る。 3次元オブジェクト分類と検索に関する一般的な3次元形状ベンチマークの総合評価は,提案手法の優位性を示している。

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