論文の概要: HPGNN: Using Hierarchical Graph Neural Networks for Outdoor Point Cloud Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.02153v1
• Date: Sun, 5 Jun 2022 11:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-07 14:43:42.151358
• Title: HPGNN: Using Hierarchical Graph Neural Networks for Outdoor Point Cloud Processing
• Title（参考訳）: hpgnn: 階層型グラフニューラルネットワークを用いたアウトドアポイントクラウド処理
• Authors: Arulmolivarman Thieshanthan, Amashi Niwarthana, Pamuditha Somarathne, Tharindu Wickremasinghe, Ranga Rodrigo
• Abstract要約: 自律ナビゲーションのためのポイントクラウド処理の最近の改良により、我々は、処理に階層的なグラフニューラルネットワークを使うことに重点を置いている。 階層型グラフニューラルネットワーク(HPGNN)を提案する。 様々なレベルのグラフ粗さでノードの特徴を学習し、情報を抽出する。 これにより、既存のポイントレベルのグラフネットワークが達成に苦慮している詳細を保ちながら、大きなポイントクラウド上で学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7649716717097428
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Inspired by recent improvements in point cloud processing for autonomous navigation, we focus on using hierarchical graph neural networks for processing and feature learning over large-scale outdoor LiDAR point clouds. We observe that existing GNN based methods fail to overcome challenges of scale and irregularity of points in outdoor datasets. Addressing the need to preserve structural details while learning over a larger volume efficiently, we propose Hierarchical Point Graph Neural Network (HPGNN). It learns node features at various levels of graph coarseness to extract information. This enables to learn over a large point cloud while retaining fine details that existing point-level graph networks struggle to achieve. Connections between multiple levels enable a point to learn features in multiple scales, in a few iterations. We design HPGNN as a purely GNN-based approach, so that it offers modular expandability as seen with other point-based and Graph network baselines. To illustrate the improved processing capability, we compare previous point based and GNN models for semantic segmentation with our HPGNN, achieving a significant improvement for GNNs (+36.7 mIoU) on the SemanticKITTI dataset.
• Abstract（参考訳）: 近年の自律的ナビゲーションのためのポイントクラウド処理の改善に触発されて,大規模屋外lidarポイントクラウド上での処理と機能学習に階層型グラフニューラルネットワークの利用に焦点をあてた。 既存のGNNベースの手法では,屋外データセットのスケールや不規則性の課題を克服できない。 そこで我々は,階層的ポイントグラフニューラルネットワーク (HPGNN) を提案する。 様々なレベルのグラフ粗さでノードの特徴を学習し、情報を抽出する。 これにより、既存のポイントレベルのグラフネットワークが達成に苦慮している詳細を保ちながら、大きなポイントクラウド上で学習することができる。 複数のレベル間の接続により、数回のイテレーションで、複数のスケールで機能を学ぶことができる。 我々はHPGNNを純粋にGNNベースのアプローチとして設計し、他のポイントベースおよびグラフネットワークベースラインで見られるモジュラー拡張性を提供する。 処理能力の向上を示すために,semantickittiデータセット上のgnn (+36.7 miou) において,semantic segmentationのための以前の点ベースモデルとgnnモデルを比較した。

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