論文の概要: A Unified Query-based Paradigm for Point Cloud Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.01252v1
- Date: Wed, 2 Mar 2022 17:17:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-03 15:36:22.782429
- Title: A Unified Query-based Paradigm for Point Cloud Understanding
- Title（参考訳）: ポイントクラウド理解のための統一クエリベースパラダイム
- Authors: Zetong Yang, Li Jiang, Yanan Sun, Bernt Schiele, Jiaya Jia
- Abstract要約: 3Dポイントのクラウド理解は、自動運転とロボット工学において重要なコンポーネントである。
本稿では,検出,セグメンテーション,分類を含む3次元理解タスクのための新しい埋め込みクエリーパラダイム(EQ-Paradigm)を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.30071021894317
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D point cloud understanding is an important component in autonomous driving
and robotics. In this paper, we present a novel Embedding-Querying paradigm
(EQ-Paradigm) for 3D understanding tasks including detection, segmentation and
classification. EQ-Paradigm is a unified paradigm that enables the combination
of any existing 3D backbone architectures with different task heads. Under the
EQ-Paradigm, the input is firstly encoded in the embedding stage with an
arbitrary feature extraction architecture, which is independent of tasks and
heads. Then, the querying stage enables the encoded features to be applicable
for diverse task heads. This is achieved by introducing an intermediate
representation, i.e., Q-representation, in the querying stage to serve as a
bridge between the embedding stage and task heads. We design a novel Q-Net as
the querying stage network. Extensive experimental results on various 3D tasks
show that EQ-Paradigm in tandem with Q-Net is a general and effective pipeline,
which enables a flexible collaboration of backbones and heads, and further
boosts the performance of the state-of-the-art methods. All codes and models
will be published soon.
- Abstract（参考訳）: 3Dポイントのクラウド理解は、自動運転とロボット工学の重要なコンポーネントである。
本稿では,検出,セグメンテーション,分類を含む3次元理解タスクのための新しい埋め込みクエリーパラダイム(EQ-Paradigm)を提案する。
EQ-Paradigmは既存の3Dバックボーンアーキテクチャと異なるタスクヘッドの組み合わせを可能にする統一パラダイムである。
EQ-Paradigmの下では、入力はまず、タスクやヘッドに依存しない任意の特徴抽出アーキテクチャで埋め込み段階で符号化される。
そして、クエリステージにより、エンコードされた機能を多様なタスクヘッドに適用できる。
これは、クエリステージに中間表現、すなわちq表現を導入し、埋め込みステージとタスクヘッドの間のブリッジとして機能することで実現される。
クエリステージネットワークとして,新しいQ-Netを設計する。
各種3Dタスクにおける広範囲な実験結果から,Q-NetによるEQ-Paradigmは,バックボーンとヘッドの柔軟な協調を可能にする汎用的で効果的なパイプラインであり,最先端の手法の性能をさらに向上させることを示す。
すべてのコードとモデルが間もなく公開される。
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