Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Simple and Universal Rotation Equivariant Point-cloud Network

論文の概要: A Simple and Universal Rotation Equivariant Point-cloud Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01216v2
Date: Thu, 3 Mar 2022 12:43:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-03-04 12:57:17.337884
Title: A Simple and Universal Rotation Equivariant Point-cloud Network
Title（参考訳）: 簡易かつ普遍的な回転同変点クラウドネットワーク
Authors: Ben Finkelshtein, Chaim Baskin, Haggai Maron, Nadav Dym
Abstract要約: 近年、同変フィールドネットワークアーキテクチャは普遍的であることが示されている。本稿では,よりシンプルなアーキテクチャを提案するとともに,同じ普遍性保証を享受できることを証明し,Modelnet40の性能評価を行う。
参考スコア（独自算出の注目度）: 22.309014857227954
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Equivariance to permutations and rigid motions is an important inductive bias for various 3D learning problems. Recently it has been shown that the equivariant Tensor Field Network architecture is universal -- it can approximate any equivariant function. In this paper we suggest a much simpler architecture, prove that it enjoys the same universality guarantees and evaluate its performance on Modelnet40. The code to reproduce our experiments is available at \url{https://github.com/simpleinvariance/UniversalNetwork}
Abstract（参考訳）: 置換や剛体運動に等しいことは、様々な3次元学習問題において重要な帰納バイアスとなる。最近、等変テンソル場ネットワークアーキテクチャが普遍であることが示され、任意の等変関数を近似することができる。本稿では,よりシンプルなアーキテクチャを提案するとともに,同じ普遍性保証を享受し,Modelnet40の性能を評価する。実験を再現するコードは \url{https://github.com/simpleinvariance/universalnetwork} で利用可能です。

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