論文の概要: PointTree: Transformation-Robust Point Cloud Encoder with Relaxed K-D Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05962v1
• Date: Thu, 11 Aug 2022 17:59:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-12 13:01:29.310627
• Title: PointTree: Transformation-Robust Point Cloud Encoder with Relaxed K-D Trees
• Title（参考訳）: PointTree: K-Dツリーを緩和した変換ロバストなポイントクラウドエンコーダ
• Authors: Jun-Kun Chen and Yu-Xiong Wang
• Abstract要約: 我々は、リラックスしたK-D木に基づく変換に頑健なポイントクラウドエンコーダであるPointTreeを提案する。 我々のアプローチの鍵は、主成分分析(PCA)を用いたK-D木における分割則の設計である。 この新しいアーキテクチャ設計に加えて、事前調整による導入をさらに改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.641101804012152
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Being able to learn an effective semantic representation directly on raw point clouds has become a central topic in 3D understanding. Despite rapid progress, state-of-the-art encoders are restrictive to canonicalized point clouds, and have weaker than necessary performance when encountering geometric transformation distortions. To overcome this challenge, we propose PointTree, a general-purpose point cloud encoder that is robust to transformations based on relaxed K-D trees. Key to our approach is the design of the division rule in K-D trees by using principal component analysis (PCA). We use the structure of the relaxed K-D tree as our computational graph, and model the features as border descriptors which are merged with pointwise-maximum operation. In addition to this novel architecture design, we further improve the robustness by introducing pre-alignment -- a simple yet effective PCA-based normalization scheme. Our PointTree encoder combined with pre-alignment consistently outperforms state-of-the-art methods by large margins, for applications from object classification to semantic segmentation on various transformed versions of the widely-benchmarked datasets. Code and pre-trained models are available at https://github.com/immortalCO/PointTree.
• Abstract（参考訳）: 生の点クラウド上で、効果的なセマンティック表現を直接学べることが、3D理解の中心的なトピックになっている。 急激な進歩にもかかわらず、最先端のエンコーダは正準化点雲に制限され、幾何学的変換歪みに遭遇する際の性能よりも弱い。 この課題を克服するため,我々は,k-d木に基づく変換にロバストな汎用ポイントクラウドエンコーダであるpointtreeを提案する。 我々のアプローチの鍵は、主成分分析(PCA)を用いたK-D木における分割則の設計である。 リラックスしたk-d木の構造を計算グラフとして使用し,その特徴を境界ディスクリプタとしてモデル化し,ポイントワイズ最大演算と融合する。 このアーキテクチャ設計に加えて,PCAをベースとした簡易かつ効果的な正規化方式である事前調整を導入することにより,ロバスト性をさらに向上する。 我々のPointTreeエンコーダは、広くベンチマークされたデータセットの様々な変換されたバージョンにおけるオブジェクト分類からセマンティックセグメンテーションへの応用において、常に最先端の手法を大きなマージンで上回ります。 コードと事前トレーニングされたモデルはhttps://github.com/immortalCO/PointTree.comで入手できる。

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