論文の概要: Point-Voxel Adaptive Feature Abstraction for Robust Point Cloud Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15514v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 14:49:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 14:39:09.727341
• Title: Point-Voxel Adaptive Feature Abstraction for Robust Point Cloud Classification
• Title（参考訳）: ロバストなポイントクラウド分類のためのpoint-voxel適応的特徴抽象化
• Authors: Lifa Zhu, Changwei Lin, Cheng Zheng, Ninghua Yang
• Abstract要約: 本稿では, 様々な汚職下でのロバストな点雲分類のためのPV-Ada (Point-Voxel based Adaptive) を提案する。 ModelNet-Cデータセットの実験では、PV-Adaが最先端の手法より優れていることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2412255325209156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Great progress has been made in point cloud classification with learning-based methods. However, complex scene and sensor inaccuracy in real-world application make point cloud data suffer from corruptions, such as occlusion, noise and outliers. In this work, we propose Point-Voxel based Adaptive (PV-Ada) feature abstraction for robust point cloud classification under various corruptions. Specifically, the proposed framework iteratively voxelize the point cloud and extract point-voxel feature with shared local encoding and Transformer. Then, adaptive max-pooling is proposed to robustly aggregate the point cloud feature for classification. Experiments on ModelNet-C dataset demonstrate that PV-Ada outperforms the state-of-the-art methods. In particular, we rank the $2^{nd}$ place in ModelNet-C classification track of PointCloud-C Challenge 2022, with Overall Accuracy (OA) being 0.865. Code will be available at https://github.com/zhulf0804/PV-Ada.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウド分類では,学習に基づく手法が大きな進歩を遂げている。 しかし、現実世界のアプリケーションにおける複雑なシーンとセンサーの不正確さにより、ポイントクラウドデータは、閉塞、ノイズ、外れ値などの汚職に悩まされる。 本稿では,様々な腐敗下でのロバストなポイントクラウド分類のための,ポイントボクセル型適応型(pv-ada)機能抽象化を提案する。 具体的には、ポイントクラウドを反復的にボクセル化し、共有ローカルエンコーディングとトランスフォーマーでポイントボクセル特徴を抽出する。 次に,ポイントクラウドの特徴をロバストに集約して分類するために,適応型maxプールを提案する。 ModelNet-Cデータセットの実験では、PV-Adaは最先端の手法よりも優れています。 特に、PointCloud-C Challenge 2022 の ModelNet-C 分類トラックで 2^{nd}$ place をランク付けし、総合的精度 (OA) は0.865 である。 コードはhttps://github.com/zhulf0804/pv-adaで入手できる。

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