論文の概要: Adaptive Channel Encoding for Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.02509v1
• Date: Sun, 5 Dec 2021 08:20:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-07 16:34:17.635062
• Title: Adaptive Channel Encoding for Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: 点雲解析のための適応チャネル符号化
• Authors: Guoquan Xu, Hezhi Cao, Yifan Zhang, Jianwei Wan, Ke Xu, Yanxin Ma
• Abstract要約: 本稿では,適応的なチャネル符号化機構を提案し,チャネル関係を捉える。 特徴のチャネル間の相互依存を明示的に符号化することで、ネットワークによって生成された表現の質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.696435157444049
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Attention mechanism plays a more and more important role in point cloud analysis and channel attention is one of the hotspots. With so much channel information, it is difficult for neural networks to screen useful channel information. Thus, an adaptive channel encoding mechanism is proposed to capture channel relationships in this paper. It improves the quality of the representation generated by the network by explicitly encoding the interdependence between the channels of its features. Specifically, a channel-wise convolution (Channel-Conv) is proposed to adaptively learn the relationship between coordinates and features, so as to encode the channel. Different from the popular attention weight schemes, the Channel-Conv proposed in this paper realizes adaptability in convolution operation, rather than simply assigning different weights for channels. Extensive experiments on existing benchmarks verify our method achieves the state of the arts.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド分析において、注意機構がより重要な役割を担い、チャネルアテンションがホットスポットの1つである。 チャネル情報が多いため、ニューラルネットワークが有用なチャネル情報を表示することは困難である。 そこで本稿では,チャネル関係を捉えるための適応的チャネル符号化機構を提案する。 これにより、ネットワークが生成する表現の品質が向上し、その特徴のチャネル間の相互依存を明示的にエンコードする。 具体的には、チャネルワイドの畳み込み(Channel-Conv)を提案し、座標と特徴の関係を適応的に学習し、チャネルを符号化する。 本論文で提案するChannel-Convは,一般的な注目重み方式と異なり,チャネルに異なる重みを割り当てるのではなく,畳み込み操作の適応性を実現する。 既存のベンチマークによる大規模な実験により、我々の手法が芸術の状態を実証する。

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