論文の概要: DSPoint: Dual-scale Point Cloud Recognition with High-frequency Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10332v1
• Date: Fri, 19 Nov 2021 17:25:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-22 14:30:53.027733
• Title: DSPoint: Dual-scale Point Cloud Recognition with High-frequency Fusion
• Title（参考訳）: DSPoint:高周波核融合によるデュアルスケールポイントクラウド認識
• Authors: Renrui Zhang, Ziyao Zeng, Ziyu Guo, Xinben Gao, Kexue Fu, Jianbo Shi
• Abstract要約: 高周波核融合(DSPoint)を用いたデュアルスケール点雲認識を提案する。 ボクセルに畳み込みを施すという従来の設計を逆転させ、点に注意を向ける。 広く採用されているModelNet40,ShapeNet,S3DISの実験と改善により,DSPointの最先端性能が実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.797795508707864
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud processing is a challenging task due to its sparsity and irregularity. Prior works introduce delicate designs on either local feature aggregator or global geometric architecture, but few combine both advantages. We propose Dual-Scale Point Cloud Recognition with High-frequency Fusion (DSPoint) to extract local-global features by concurrently operating on voxels and points. We reverse the conventional design of applying convolution on voxels and attention to points. Specifically, we disentangle point features through channel dimension for dual-scale processing: one by point-wise convolution for fine-grained geometry parsing, the other by voxel-wise global attention for long-range structural exploration. We design a co-attention fusion module for feature alignment to blend local-global modalities, which conducts inter-scale cross-modality interaction by communicating high-frequency coordinates information. Experiments and ablations on widely-adopted ModelNet40, ShapeNet, and S3DIS demonstrate the state-of-the-art performance of our DSPoint.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド処理は、その幅と不規則性のために難しい課題である。 以前の作品では、局所的特徴アグリゲータと大域的幾何学的アーキテクチャの両方に繊細なデザインを取り入れているが、両方の利点を組み合わせるものは少ない。 本研究では,voxel と point を同時に操作することで局所的グローバル特徴を抽出するために,高頻度融合(dspoint)を用いたデュアルスケールポイントクラウド認識を提案する。 ボクセルに畳み込みを適用し、点に注意を向ける従来の設計を逆転する。 具体的には、細粒度解析のためのポイントワイド畳み込みと、長距離構造探査のためのボクセルワイドグローバルアテンションの2つの特徴をチャネル次元で切り離す。 我々は,高頻度座標情報を伝達することにより,大規模な相互モーダル間相互作用を行う特徴アライメントのためのコアテンション融合モジュールを設計する。 広く採用されているModelNet40,ShapeNet,S3DISの実験と改善により,DSPointの最先端性能が実証された。

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