論文の概要: CpT: Convolutional Point Transformer for 3D Point Cloud Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.10866v1
• Date: Sun, 21 Nov 2021 17:45:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-23 15:46:15.251076
• Title: CpT: Convolutional Point Transformer for 3D Point Cloud Processing
• Title（参考訳）: CpT: 3Dポイントクラウド処理のための畳み込み点変換器
• Authors: Chaitanya Kaul, Joshua Mitton, Hang Dai, Roderick Murray-Smith
• Abstract要約: CpT: Convolutional Point Transformer - 3Dポイントクラウドデータの非構造化の性質を扱うための新しいディープラーニングアーキテクチャ。 CpTは、既存の注目ベースのConvolutions Neural Networksと、以前の3Dポイントクラウド処理トランスフォーマーの改善である。 我々のモデルは、既存の最先端のアプローチと比較して、様々なポイントクラウド処理タスクの効果的なバックボーンとして機能する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.389972581905
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present CpT: Convolutional point Transformer - a novel deep learning architecture for dealing with the unstructured nature of 3D point cloud data. CpT is an improvement over existing attention-based Convolutions Neural Networks as well as previous 3D point cloud processing transformers. It achieves this feat due to its effectiveness in creating a novel and robust attention-based point set embedding through a convolutional projection layer crafted for processing dynamically local point set neighbourhoods. The resultant point set embedding is robust to the permutations of the input points. Our novel CpT block builds over local neighbourhoods of points obtained via a dynamic graph computation at each layer of the networks' structure. It is fully differentiable and can be stacked just like convolutional layers to learn global properties of the points. We evaluate our model on standard benchmark datasets such as ModelNet40, ShapeNet Part Segmentation, and the S3DIS 3D indoor scene semantic segmentation dataset to show that our model can serve as an effective backbone for various point cloud processing tasks when compared to the existing state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: CpT: Convolutional Point Transformer - 3Dポイントクラウドデータの非構造化の性質を扱うための新しいディープラーニングアーキテクチャ。 CpTは、既存の注目ベースのConvolutions Neural Networksと、以前の3Dポイントクラウド処理トランスフォーマーの改善である。 動的に局所的な点集合を処理するために作られた畳み込み射影層を通して、新しく頑健な注意に基づく点集合を埋め込み込むことができるため、この効果を達成する。 結果として得られる点集合の埋め込みは入力点の置換に対して堅牢である。 我々の新しいCpTブロックは、ネットワーク構造の各層における動的グラフ計算によって得られる点の局所的な近傍に構築される。 完全に微分可能であり、点のグローバルな性質を学ぶために畳み込み層のように積み重ねることができる。 我々は,ModelNet40,ShapeNet Part Segmentation,S3DIS 3D屋内シーンセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスなどの標準ベンチマークデータセットを用いて,本モデルが既存の最先端手法と比較して,様々なポイントクラウド処理タスクに有効なバックボーンとして機能することを示す。

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