論文の概要: PointConvFormer: Revenge of the Point-based Convolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02879v3
• Date: Wed, 10 May 2023 21:43:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-12 18:57:17.204982
• Title: PointConvFormer: Revenge of the Point-based Convolution
• Title（参考訳）: PointConvFormer: Pointベースの畳み込みの回避
• Authors: Wenxuan Wu, Li Fuxin, Qi Shan
• Abstract要約: 我々は、ポイントクラウドベースのディープネットワークアーキテクチャのための新しいビルディングブロックであるPointConvFormerを紹介した。 一般化理論にインスパイアされたPointConvFormerは、フィルタ重みが相対的な位置のみに基づく点畳み込みと、特徴に基づく注意力を利用する変換器を組み合わせた。 以上の結果から,PointConvFormerは従来のコンボリューション,正規トランスフォーマー,ボキセル化スパースコンボリューションアプローチよりも精度の高いトレードオフを提供することがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.539787913497268
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce PointConvFormer, a novel building block for point cloud based deep network architectures. Inspired by generalization theory, PointConvFormer combines ideas from point convolution, where filter weights are only based on relative position, and Transformers which utilize feature-based attention. In PointConvFormer, attention computed from feature difference between points in the neighborhood is used to modify the convolutional weights at each point. Hence, we preserved the invariances from point convolution, whereas attention helps to select relevant points in the neighborhood for convolution. PointConvFormer is suitable for multiple tasks that require details at the point level, such as segmentation and scene flow estimation tasks. We experiment on both tasks with multiple datasets including ScanNet, SemanticKitti, FlyingThings3D and KITTI. Our results show that PointConvFormer offers a better accuracy-speed tradeoff than classic convolutions, regular transformers, and voxelized sparse convolution approaches. Visualizations show that PointConvFormer performs similarly to convolution on flat areas, whereas the neighborhood selection effect is stronger on object boundaries, showing that it has got the best of both worlds.
• Abstract（参考訳）: 我々は、ポイントクラウドベースのディープネットワークアーキテクチャのための新しいビルディングブロックであるpointconvformerを紹介する。 一般化理論にインスパイアされたPointConvFormerは、フィルタ重みが相対的な位置のみに基づく点畳み込みと、特徴に基づく注意力を利用する変換器を組み合わせた。 PointConvFormerでは、各点の畳み込み重みを変更するために、近傍の点間の特徴差から計算された注意が使用される。 したがって、我々は点の畳み込みから不変性を保ち、一方注意は近傍の関連する点を選択するのに役立つ。 PointConvFormerは、セグメンテーションやシーンフロー推定タスクなど、ポイントレベルで詳細を必要とする複数のタスクに適している。 ScanNet、SemanticKitti、FlyingThings3D、KITTIといった複数のデータセットを使って、両方のタスクを実験する。 以上の結果から,pointconvformerは従来の畳み込みや正規トランスフォーマ,voxelized sparse 畳み込みよりも精度の高いトレードオフを提供することがわかった。 可視化により、PointConvFormerは平坦な領域での畳み込みと同様に機能し、一方、近傍の選択効果はオブジェクト境界において強く、両方の世界で最高のものを得たことを示している。

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