論文の概要: Interpretable Edge Enhancement and Suppression Learning for 3D Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09483v1
• Date: Tue, 20 Sep 2022 05:52:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-21 18:36:56.286824
• Title: Interpretable Edge Enhancement and Suppression Learning for 3D Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: 3Dポイントクラウドセグメンテーションのための解釈可能なエッジ強化と抑圧学習
• Authors: Haoyi Xiu, Xin Liu, Weimin Wang, Kyoung-Sook Kim, Takayuki Shinohara, Qiong Chang, Masashi Matsuoka
• Abstract要約: 3Dポイントクラウドは、連続した表面を柔軟に表現することができ、様々な用途に使用できる。 近年のエッジ認識手法は, 学習を容易にするために, 局所構造を記述する余分な特徴としてエッジ情報を主に用いている。 本稿では,エッジを解釈可能な方法で処理し,良好な改善を実現する拡散ユニット(DU)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.449455311881398
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D point clouds can flexibly represent continuous surfaces and can be used for various applications; however, the lack of structural information makes point cloud recognition challenging. Recent edge-aware methods mainly use edge information as an extra feature that describes local structures to facilitate learning. Although these methods show that incorporating edges into the network design is beneficial, they generally lack interpretability, making users wonder how exactly edges help. To shed light on this issue, in this study, we propose the Diffusion Unit (DU) that handles edges in an interpretable manner while providing decent improvement. Our method is interpretable in three ways. First, we theoretically show that DU learns to perform task-beneficial edge enhancement and suppression. Second, we experimentally observe and verify the edge enhancement and suppression behavior. Third, we empirically demonstrate that this behavior contributes to performance improvement. Extensive experiments performed on challenging benchmarks verify the superiority of DU in terms of both interpretability and performance gain. Specifically, our method achieves state-of-the-art performance in object part segmentation using ShapeNet part and scene segmentation using S3DIS. Our source code will be released at https://github.com/martianxiu/DiffusionUnit.
• Abstract（参考訳）: 3Dポイントクラウドは、フレキシブルに連続した表面を表現でき、様々なアプリケーションに使用できるが、構造情報の欠如はポイントクラウド認識を困難にしている。 近年のエッジ認識手法は,学習を容易にするために,局所構造を記述する余分な特徴としてエッジ情報を主に用いている。 これらの手法は、エッジをネットワーク設計に組み込むことが有益であることを示しているが、一般的には解釈可能性に欠けており、エッジがどの程度役立つのか疑問に思う。 そこで本研究では,エッジを解釈可能な方法で処理し,良好な改善を実現する拡散ユニット(DU)を提案する。 我々の方法は3つの方法で解釈できる。 まず,duがタスク指向のエッジ強化と抑制を行うことを理論的に示す。 第2に,エッジの強化と抑制行動を実験的に観察し,検証する。 第3に、この振る舞いがパフォーマンス改善に寄与することを実証的に示します。 挑戦的なベンチマークで行った広範囲な実験は、解釈可能性と性能向上の両方の観点からduの優位性を検証する。 具体的には、ShapeNet部分とS3DISを用いたシーンセグメンテーションを用いて、オブジェクト部分セグメンテーションにおける最先端性能を実現する。 ソースコードはhttps://github.com/martianxiu/diffusionunitで公開します。

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