論文の概要: SemAffiNet: Semantic-Affine Transformation for Point Cloud Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.13490v1
- Date: Thu, 26 May 2022 17:00:23 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2022-05-27 12:36:49.208037
- Title: SemAffiNet: Semantic-Affine Transformation for Point Cloud Segmentation
- Title（参考訳）: SemAffiNet: ポイントクラウドセグメンテーションのためのセマンティックアフィン変換
- Authors: Ziyi Wang, Yongming Rao, Xumin Yu, Jie Zhou, Jiwen Lu
- Abstract要約: ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのSemAffiNetを提案する。
我々はScanNetV2とNYUv2データセットについて広範な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.11915008006483
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Conventional point cloud semantic segmentation methods usually employ an
encoder-decoder architecture, where mid-level features are locally aggregated
to extract geometric information. However, the over-reliance on these
class-agnostic local geometric representations may raise confusion between
local parts from different categories that are similar in appearance or
spatially adjacent. To address this issue, we argue that mid-level features can
be further enhanced with semantic information, and propose semantic-affine
transformation that transforms features of mid-level points belonging to
different categories with class-specific affine parameters. Based on this
technique, we propose SemAffiNet for point cloud semantic segmentation, which
utilizes the attention mechanism in the Transformer module to implicitly and
explicitly capture global structural knowledge within local parts for overall
comprehension of each category. We conduct extensive experiments on the
ScanNetV2 and NYUv2 datasets, and evaluate semantic-affine transformation on
various 3D point cloud and 2D image segmentation baselines, where both
qualitative and quantitative results demonstrate the superiority and
generalization ability of our proposed approach. Code is available at
https://github.com/wangzy22/SemAffiNet.
- Abstract（参考訳）: 従来のポイントクラウドセマンティックセグメンテーション手法では、通常はエンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いており、中級の特徴を局所的に集約して幾何学的情報を抽出する。
しかし、これらのクラスに依存しない局所幾何学表現への過度な依存は、外観や空間的に隣接する異なるカテゴリの局所的な部分間の混乱を引き起こす可能性がある。
この問題に対処するため, セマンティックな情報によって中級特徴をさらに強化し, クラス固有のアフィンパラメータを持つ異なるカテゴリに属する中級点の特徴を変換する意味-アフィン変換を提案する。
この手法に基づき,各カテゴリの総合的な理解のために,局所的な構造知識を暗黙的かつ明示的に捉えるために,トランスフォーマーモジュールの注意機構を利用する点クラウドセマンティクスセグメンテーションのためのセマフィネットを提案する。
本研究では,scannetv2とnyuv2データセットを広範囲に実験し,様々な3dポイントクラウドおよび2dイメージセグメンテーションベースラインにおけるセマンティック・アフィン変換の評価を行った。
コードはhttps://github.com/wangzy22/SemAffiNetで入手できる。
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