論文の概要: Hierarchical Point Cloud Encoding and Decoding with Lightweight Self-Attention based Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06407v1
• Date: Sun, 13 Feb 2022 21:10:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-15 17:23:58.085151
• Title: Hierarchical Point Cloud Encoding and Decoding with Lightweight Self-Attention based Model
• Title（参考訳）: 軽量セルフアテンションモデルによる階層的ポイントクラウド符号化と復号
• Authors: En Yen Puang, Hao Zhang, Hongyuan Zhu, Wei Jing
• Abstract要約: SA-CNNは、ポイントクラウドデータの表現学習のための自己アテンションベースのエンコーディングおよびデコードアーキテクチャである。 SA-CNNは, 分類, 部分分割, 再構成, 形状検索, 教師なし分類など, 幅広い応用が可能であることを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.338247335791095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we present SA-CNN, a hierarchical and lightweight self-attention based encoding and decoding architecture for representation learning of point cloud data. The proposed SA-CNN introduces convolution and transposed convolution stacks to capture and generate contextual information among unordered 3D points. Following conventional hierarchical pipeline, the encoding process extracts feature in local-to-global manner, while the decoding process generates feature and point cloud in coarse-to-fine, multi-resolution stages. We demonstrate that SA-CNN is capable of a wide range of applications, namely classification, part segmentation, reconstruction, shape retrieval, and unsupervised classification. While achieving the state-of-the-art or comparable performance in the benchmarks, SA-CNN maintains its model complexity several order of magnitude lower than the others. In term of qualitative results, we visualize the multi-stage point cloud reconstructions and latent walks on rigid objects as well as deformable non-rigid human and robot models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウドデータの表現学習のための,階層的かつ軽量な自己アテンションに基づく符号化と復号化アーキテクチャであるSA-CNNを提案する。 提案するSA-CNNは,無秩序な3次元点間のコンテキスト情報を捕捉・生成するための畳み込みと転置畳み込みスタックを導入している。 従来の階層的パイプラインに従って、エンコーディングプロセスは局所的からグローバル的な方法で特徴を抽出し、デコーディングプロセスは粗く細分化されたマルチレゾリューションの段階において特徴と点クラウドを生成する。 SA-CNNは, 分類, 部分分割, 再構成, 形状検索, 教師なし分類など, 幅広い応用が可能であることを実証する。 ベンチマークで最先端または同等のパフォーマンスを達成する一方で、SA-CNNはそのモデルの複雑さを他のものよりも数桁低く保っている。 定性的な結果の観点では,多段点雲の再構築や剛性物体の潜在歩行,変形可能な非剛性人間・ロボットモデルなどを可視化する。

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