論文の概要: GFNet: Geometric Flow Network for 3D Point Cloud Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02605v1
• Date: Wed, 6 Jul 2022 11:48:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-07 20:20:36.676132
• Title: GFNet: Geometric Flow Network for 3D Point Cloud Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: gfnet:3dポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションのための幾何フローネットワーク
• Authors: Haibo Qiu, Baosheng Yu and Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では,異なるビュー間の幾何対応性を検討するための幾何フローネットワーク (GFNet) を提案する。 具体的には、異なる視点にまたがって補完情報を双方向に整列し、伝播する新しい幾何フローモジュール(GFM)を考案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.15865862160088
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Point cloud semantic segmentation from projected views, such as range-view (RV) and bird's-eye-view (BEV), has been intensively investigated. Different views capture different information of point clouds and thus are complementary to each other. However, recent projection-based methods for point cloud semantic segmentation usually utilize a vanilla late fusion strategy for the predictions of different views, failing to explore the complementary information from a geometric perspective during the representation learning. In this paper, we introduce a geometric flow network (GFNet) to explore the geometric correspondence between different views in an align-before-fuse manner. Specifically, we devise a novel geometric flow module (GFM) to bidirectionally align and propagate the complementary information across different views according to geometric relationships under the end-to-end learning scheme. We perform extensive experiments on two widely used benchmark datasets, SemanticKITTI and nuScenes, to demonstrate the effectiveness of our GFNet for project-based point cloud semantic segmentation. Concretely, GFNet not only significantly boosts the performance of each individual view but also achieves state-of-the-art results over all existing projection-based models. Code is available at \url{https://github.com/haibo-qiu/GFNet}.
• Abstract（参考訳）: 射程ビュー (RV) や鳥眼ビュー (BEV) などの投影ビューからのポイントクラウドセマンティックセマンティックセマンティクスを集中的に検討した。 異なるビューは点雲の異なる情報をキャプチャし、互いに補完する。 しかし、最近の射影的クラウドセマンティックセグメンテーションの手法は、通常、異なる視点の予測にバニラララトフュージョン戦略を使用し、表現学習の幾何学的視点から補完的な情報を探索することができない。 本稿では,異なる視点間の幾何学的対応をアライメント・プレ・ヒューズ方式で探究する幾何フローネットワーク(gfnet)を提案する。 具体的には,エンド・ツー・エンドの学習方式において,異なる視点にまたがる補完的情報を双方向に調整・伝達する新たな幾何フローモジュール(gfm)を考案する。 プロジェクトベースのポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションにおけるgfnetの有効性を実証するために,semantickittiとnusceneという2つのベンチマークデータセットを広範囲に実験した。 具体的には、GFNetは個々のビューのパフォーマンスを大幅に向上するだけでなく、既存のプロジェクションベースのモデルに対して最先端の結果も達成する。 コードは \url{https://github.com/haibo-qiu/gfnet} で入手できる。

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