論文の概要: Projection-based Point Convolution for Efficient Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01991v1
• Date: Fri, 4 Feb 2022 06:22:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-08 00:57:04.415701
• Title: Projection-based Point Convolution for Efficient Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: 効率的なポイントクラウドセグメンテーションのための投影型ポイントコンボリューション
• Authors: Pyunghwan Ahn, Juyoung Yang, Eojindl Yi, Chanho Lee, and Junmo Kim
• Abstract要約: 投影ベースのポイント・コンボリューション(PPConv)は、2Dコンボリューションと多層パーセプトロン(MLP)をコンポーネントとして使用するポイント・コンボリューションモジュールである。 PPConvは、PointNet++をベースとしたシンプルなアーキテクチャであっても、最先端のメソッドよりも優れた効率を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.375383511061955
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Understanding point cloud has recently gained huge interests following the development of 3D scanning devices and the accumulation of large-scale 3D data. Most point cloud processing algorithms can be classified as either point-based or voxel-based methods, both of which have severe limitations in processing time or memory, or both. To overcome these limitations, we propose Projection-based Point Convolution (PPConv), a point convolutional module that uses 2D convolutions and multi-layer perceptrons (MLPs) as its components. In PPConv, point features are processed through two branches: point branch and projection branch. Point branch consists of MLPs, while projection branch transforms point features into a 2D feature map and then apply 2D convolutions. As PPConv does not use point-based or voxel-based convolutions, it has advantages in fast point cloud processing. When combined with a learnable projection and effective feature fusion strategy, PPConv achieves superior efficiency compared to state-of-the-art methods, even with a simple architecture based on PointNet++. We demonstrate the efficiency of PPConv in terms of the trade-off between inference time and segmentation performance. The experimental results on S3DIS and ShapeNetPart show that PPConv is the most efficient method among the compared ones. The code is available at github.com/pahn04/PPConv.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドの理解は、3Dスキャンデバイスの開発と大規模3Dデータの蓄積によって、最近大きな関心を集めている。 ほとんどのポイントクラウド処理アルゴリズムは、ポイントベースまたはvoxelベースのメソッドに分類されるが、どちらも処理時間やメモリに厳しい制限がある。 これらの制約を克服するために,2次元畳み込みと多層パーセプトロン(MLP)を成分とする点畳み込みモジュールである投影型点畳み込み(PPConv)を提案する。 ppconvでは、ポイント機能はポイントブランチとプロジェクションブランチの2つのブランチで処理される。 ポイントブランチはMPPで構成され、プロジェクションブランチはポイント特徴を2D特徴写像に変換し、2D畳み込みを適用する。 PPConvはポイントベースやボクセルベースの畳み込みを使わないため、高速なクラウド処理では利点がある。 学習可能なプロジェクションと効果的な機能融合戦略を組み合わせると、PPConvはPointNet++に基づいたシンプルなアーキテクチャであっても、最先端の手法よりも優れた効率を達成する。 推定時間とセグメンテーション性能のトレードオフの観点から,PPConvの効率を実証する。 S3DISとShapeNetPartの実験結果から,PPConvは比較した手法の中で最も効率的であることがわかった。 コードはgithub.com/pahn04/PPConvで入手できる。

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