論文の概要: PointNorm: Dual Normalization is All You Need for Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.06324v4
• Date: Mon, 17 Apr 2023 18:03:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 18:39:57.152910
• Title: PointNorm: Dual Normalization is All You Need for Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: pointnorm: デュアル正規化はポイントクラウド分析に必要なすべてです
• Authors: Shen Zheng, Jinqian Pan, Changjie Lu, Gaurav Gupta
• Abstract要約: サンプリンググループ化作業の後に新しいDualNormモジュールを導入し,不規則性問題に効果的かつ効率的に対処する。 デュアルノーム加群は、サンプリングされた点に対する群点の正規化を行う点正規化と、サンプリングされた点からグループ化された点への逆点正規化からなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7971699294672281
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud analysis is challenging due to the irregularity of the point cloud data structure. Existing works typically employ the ad-hoc sampling-grouping operation of PointNet++, followed by sophisticated local and/or global feature extractors for leveraging the 3D geometry of the point cloud. Unfortunately, the sampling-grouping operations do not address the point cloud's irregularity, whereas the intricate local and/or global feature extractors led to poor computational efficiency. In this paper, we introduce a novel DualNorm module after the sampling-grouping operation to effectively and efficiently address the irregularity issue. The DualNorm module consists of Point Normalization, which normalizes the grouped points to the sampled points, and Reverse Point Normalization, which normalizes the sampled points to the grouped points. The proposed framework, PointNorm, utilizes local mean and global standard deviation to benefit from both local and global features while maintaining a faithful inference speed. Experiments show that we achieved excellent accuracy and efficiency on ModelNet40 classification, ScanObjectNN classification, ShapeNetPart Part Segmentation, and S3DIS Semantic Segmentation. Code is available at https://github.com/ShenZheng2000/PointNorm-for-Point-Cloud-Analysis.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド分析は、ポイントクラウドデータ構造の不規則性のために困難である。 既存の作品では、通常はpointnet++のアドホックなサンプリンググループ化操作を使用し、さらに洗練されたローカルおよび/またはグローバルな特徴抽出器を使用してポイントクラウドの3d幾何学を利用する。 残念ながら、サンプリンググループ化操作は点雲の不規則性に対処しないが、複雑な局所的および/またはグローバルな特徴抽出器は計算効率を低下させた。 本稿では,サンプリンググループ化後の新しいDualNormモジュールを導入し,不規則問題に効果的かつ効率的に対処する。 デュアルノーム加群は、サンプリングされた点に対する群点の正規化を行う点正規化と、サンプリングされた点からグループ化された点への逆点正規化からなる。 提案するフレームワークであるPointNormは、ローカル平均およびグローバル標準偏差を利用して、ローカルおよびグローバル両方の特徴の恩恵を受けながら、忠実な推論速度を維持している。 実験の結果,ModelNet40分類,ScanObjectNN分類,ShapeNetPart Part Segmentation,S3DIS Semantic Segmentationの精度と効率が向上した。 コードはhttps://github.com/ShenZheng2000/PointNorm-for-Point-Cloud-Analysisで公開されている。

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