Fugu-MT 論文翻訳(概要): ZZ-Net: A Universal Rotation Equivariant Architecture for 2D Point Clouds

論文の概要: ZZ-Net: A Universal Rotation Equivariant Architecture for 2D Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15341v1
Date: Tue, 30 Nov 2021 12:37:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-12-01 22:03:07.735848
Title: ZZ-Net: A Universal Rotation Equivariant Architecture for 2D Point Clouds
Title（参考訳）: ZZ-Net: 2Dポイントクラウドのためのユニバーサル回転同変アーキテクチャ
Authors: Georg B\"okman, Fredrik Kahl and Axel Flinth
Abstract要約: 本稿では,2次元点雲処理のためのニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 Indataとして2D-2D対応の集合を受け入れるためにアーキテクチャを拡張する方法を示す。立体視における必須行列の推定について実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 17.35440223078089
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In this paper, we are concerned with rotation equivariance on 2D point cloud data. We describe a particular set of functions able to approximate any continuous rotation equivariant and permutation invariant function. Based on this result, we propose a novel neural network architecture for processing 2D point clouds and we prove its universality for approximating functions exhibiting these symmetries. We also show how to extend the architecture to accept a set of 2D-2D correspondences as indata, while maintaining similar equivariance properties. Experiments are presented on the estimation of essential matrices in stereo vision.
Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元点雲データにおける回転等分散について考察する。連続回転同変および置換不変関数を近似できる特定の関数の集合を記述する。この結果に基づき,2次元点雲を処理可能なニューラルネットワークアーキテクチャを提案し,それらの対称性を近似する関数の普遍性を証明する。また、類似の等分散特性を維持しつつ、2D-2D対応の集合をインデータとして受け入れるようにアーキテクチャを拡張する方法を示す。ステレオビジョンにおける必須行列の推定について実験を行った。

関連論文リスト

VI-Net: Boosting Category-level 6D Object Pose Estimation via Learning Decoupled Rotations on the Spherical Representations [55.25238503204253]
作業を容易にするために,VI-Netと呼ばれる新しい回転推定ネットワークを提案する。球面信号を処理するために、SPAtial Spherical Convolutionの新たな設計に基づいて、球面特徴ピラミッドネットワークを構築する。ベンチマークデータセットの実験により,提案手法の有効性が確認された。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-19T05:47:53Z)
Category-Level 6D Object Pose Estimation with Flexible Vector-Based Rotation Representation [51.67545893892129]
モノクロRGB-D画像からカテゴリレベルの6次元ポーズとサイズ推定のための新しい3次元グラフ畳み込みに基づくパイプラインを提案する。まず,3次元グラフ畳み込みを用いた向き対応オートエンコーダの設計を行った。そして, 回転情報を潜在特徴から効率的に復号化するために, フレキシブルなベクトルベースデコンポーザブルな回転表現を設計する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-12-09T02:13:43Z)
3D Equivariant Graph Implicit Functions [51.5559264447605]
局所的詳細のモデリングを容易にする同変層を持つグラフ暗黙関数の新しいファミリを導入する。提案手法は,ShapeNet再構成作業において既存の回転同変暗黙関数を0.69から0.89に改善する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-31T16:51:25Z)
Rotation Equivariant 3D Hand Mesh Generation from a Single RGB Image [1.8692254863855962]
2次元RGB画像から3次元手メッシュを生成する回転同変モデルを開発した。これにより、手入力画像が回転されると、生成されたメッシュが対応する回転を行うことが保証される。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-25T11:07:27Z)
Equivariant Point Network for 3D Point Cloud Analysis [17.689949017410836]
点雲解析のための実効的で実用的なSE(3)(3次元翻訳と回転)同変ネットワークを提案する。まず,6次元の畳み込みを2つの分離可能な畳み込み作用素に分解する新しい枠組みであるSE(3)分離点畳み込みを提案する。第2に,同変特徴の表現性を効果的に活用するアテンション層を導入する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-25T21:57:10Z)
The Devils in the Point Clouds: Studying the Robustness of Point Cloud Convolutions [15.997907568429177]
本稿では,点群上の畳み込みネットワークであるPointConvの異なる変種を調査し,入力スケールと回転変化に対する堅牢性を検討する。 3次元幾何学的性質をpointconvへの入力として利用し,新しい視点不変ディスクリプタを導出する。 2D MNIST & CIFAR-10データセットと3D Semantic KITTI & ScanNetデータセットで実験が行われた。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-19T19:32:38Z)
Learning Equivariant Representations [10.745691354609738]
畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はこの原理の成功例である。対称性の群で定義される異なる変換に対する同変モデルを提案する。これらのモデルはデータの対称性を利用して、サンプルとモデルの複雑さを減らし、一般化性能を向上させる。
論文参考訳（メタデータ） (2020-12-04T18:46:17Z)
Deep Positional and Relational Feature Learning for Rotation-Invariant Point Cloud Analysis [107.9979381402172]
点雲解析のための回転不変深層ネットワークを提案する。ネットワークは階層的であり、位置的特徴埋め込みブロックと関係的特徴埋め込みブロックという2つのモジュールに依存している。実験では、ベンチマークデータセット上で最先端の分類とセグメンテーション性能を示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-11-18T04:16:51Z)
Cylindrical Convolutional Networks for Joint Object Detection and Viewpoint Estimation [76.21696417873311]
3次元空間で定義された畳み込みカーネルの円筒形表現を利用する学習可能なモジュールである円筒型畳み込みネットワーク(CCN)を導入する。 CCNはビュー固有の畳み込みカーネルを通してビュー固有の特徴を抽出し、各視点におけるオブジェクトカテゴリスコアを予測する。本実験は,円柱状畳み込みネットワークが関節物体の検出と視点推定に与える影響を実証する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-25T10:24:58Z)
Quaternion Equivariant Capsule Networks for 3D Point Clouds [58.566467950463306]
本稿では,3次元回転と翻訳に同値な点雲を処理するための3次元カプセルモジュールを提案する。カプセル間の動的ルーティングをよく知られたWeiszfeldアルゴリズムに接続する。オペレーターに基づいて、ポーズから幾何学をアンタングルするカプセルネットワークを構築します。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-27T13:51:17Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。