論文の概要: LATFormer: Locality-Aware Point-View Fusion Transformer for 3D Shape Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01291v2
• Date: Fri, 25 Aug 2023 15:02:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 18:33:38.710859
• Title: LATFormer: Locality-Aware Point-View Fusion Transformer for 3D Shape Recognition
• Title（参考訳）: latformer:3次元形状認識のための局所性認識型ポイントビュー融合トランス
• Authors: Xinwei He, Silin Cheng, Dingkang Liang, Song Bai, Xi Wang, and Yingying Zhu
• Abstract要約: そこで我々は,3次元形状検索と分類のためのLATFormer(Locality-Aware Point-View Fusion Transformer)を提案する。 LATFormerの中核となるコンポーネントはLocality-Aware Fusion (LAF) という名前のモジュールで、2つのモードにまたがる関連領域の局所的特徴を統合する。 LATFormerでは,LAFモジュールを用いて双方向および階層的に2つのモードのマルチスケール機能を融合し,より情報的な特徴を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.540048855119004
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, 3D shape understanding has achieved significant progress due to the advances of deep learning models on various data formats like images, voxels, and point clouds. Among them, point clouds and multi-view images are two complementary modalities of 3D objects and learning representations by fusing both of them has been proven to be fairly effective. While prior works typically focus on exploiting global features of the two modalities, herein we argue that more discriminative features can be derived by modeling ``where to fuse''. To investigate this, we propose a novel Locality-Aware Point-View Fusion Transformer (LATFormer) for 3D shape retrieval and classification. The core component of LATFormer is a module named Locality-Aware Fusion (LAF) which integrates the local features of correlated regions across the two modalities based on the co-occurrence scores. We further propose to filter out scores with low values to obtain salient local co-occurring regions, which reduces redundancy for the fusion process. In our LATFormer, we utilize the LAF module to fuse the multi-scale features of the two modalities both bidirectionally and hierarchically to obtain more informative features. Comprehensive experiments on four popular 3D shape benchmarks covering 3D object retrieval and classification validate its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 近年,画像やボクセル,点雲など,さまざまなデータフォーマットにおけるディープラーニングモデルの進歩により,三次元形状理解は大きな進歩を遂げている。 このうち、点雲と多視点画像は3次元オブジェクトと学習表現の相補的な2つのモダリティであり、どちらもかなり効果的であることが証明されている。 先行研究は通常2つのモダリティのグローバル特徴の活用に重点を置いているが、ここではより識別的な特徴は ‘where to fuse'' のモデル化によって導かれると論じている。 そこで本研究では,3次元形状検索と分類のためのLATFormer(Locality-Aware Point-View Fusion Transformer)を提案する。 LATFormerのコアコンポーネントはLocality-Aware Fusion (LAF) という名前のモジュールで、2つのモード間の相関領域の局所的特徴を共起スコアに基づいて統合する。 また,低値のスコアをフィルタリングして局所的局所共起領域を得る手法を提案し,融合過程の冗長性を低減させる。 LATFormerでは,LAFモジュールを用いて双方向および階層的に2つのモードのマルチスケール機能を融合し,より情報的な特徴を得る。 3dオブジェクトの検索と分類をカバーする4つの人気のある3d形状ベンチマークに関する包括的な実験は、その効果を検証する。

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