論文の概要: LCPFormer: Towards Effective 3D Point Cloud Analysis via Local Context Propagation in Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12755v1
• Date: Sun, 23 Oct 2022 15:43:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 17:29:55.554751
• Title: LCPFormer: Towards Effective 3D Point Cloud Analysis via Local Context Propagation in Transformers
• Title（参考訳）: LCPFormer: 変圧器の局所的文脈伝搬による効率的な3Dポイントクラウド解析を目指して
• Authors: Zhuoxu Huang, Zhiyou Zhao, Banghuai Li, Jungong Han
• Abstract要約: 本稿では,近隣地域間のメッセージパッシングを活用するために,LCP (Local Context Propagation) という新しいモジュールを提案する。 隣接するローカル領域の重複点を仲介として使用した後、異なるローカルリージョンからの共有ポイントの特徴を再重み付けし、その後、次のレイヤに渡す。 提案手法は, 異なるタスクに適用可能であり, 3次元形状分類や高密度予測タスクを含むベンチマークにおいて, 様々なトランスフォーマーベースの手法より優れる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.51925353387151
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Transformer with its underlying attention mechanism and the ability to capture long-range dependencies makes it become a natural choice for unordered point cloud data. However, separated local regions from the general sampling architecture corrupt the structural information of the instances, and the inherent relationships between adjacent local regions lack exploration, while local structural information is crucial in a transformer-based 3D point cloud model. Therefore, in this paper, we propose a novel module named Local Context Propagation (LCP) to exploit the message passing between neighboring local regions and make their representations more informative and discriminative. More specifically, we use the overlap points of adjacent local regions (which statistically show to be prevalent) as intermediaries, then re-weight the features of these shared points from different local regions before passing them to the next layers. Inserting the LCP module between two transformer layers results in a significant improvement in network expressiveness. Finally, we design a flexible LCPFormer architecture equipped with the LCP module. The proposed method is applicable to different tasks and outperforms various transformer-based methods in benchmarks including 3D shape classification and dense prediction tasks such as 3D object detection and semantic segmentation. Code will be released for reproduction.
• Abstract（参考訳）: その基盤となる注意機構と長距離依存関係をキャプチャする能力を備えたTransformerは、未順序のポイントクラウドデータにとって自然な選択になる。 しかしながら、一般的なサンプリングアーキテクチャから分離したローカルリージョンでは、インスタンスの構造情報が損なわれ、隣接するローカルリージョン間の固有の関係は探索に乏しく、トランスフォーマーベースの3dポイントクラウドモデルではローカルな構造情報が不可欠である。 そこで本稿では,近隣地域間のメッセージパッシングを利用して,その表現をより情報的かつ識別的にするための,ローカルコンテキスト伝搬(LCP)と呼ばれる新しいモジュールを提案する。 より具体的には、隣り合う局所領域(統計的に有意である)の重複点を中間点として、次に異なる局所領域からの共有点の特徴を再重み付けし、次に次の層に渡す。 2つのトランス層の間にLCPモジュールを挿入すると、ネットワーク表現性が大幅に向上する。 最後に,LCPモジュールを備えた柔軟なLCPFormerアーキテクチャを設計する。 提案手法は,3次元形状分類や3次元オブジェクト検出やセマンティックセグメンテーションなどの高密度な予測タスクを含むベンチマークにおいて,様々なタスクに適用できる。 コードは再生のためにリリースされます。

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