論文の概要: R2-MLP: Round-Roll MLP for Multi-View 3D Object Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11085v1
• Date: Sun, 20 Nov 2022 21:13:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-22 20:32:00.107323
• Title: R2-MLP: Round-Roll MLP for Multi-View 3D Object Recognition
• Title（参考訳）: R2-MLP:マルチビュー3次元物体認識のためのラウンドロールMLP
• Authors: Shuo Chen, Tan Yu, Ping Li
• Abstract要約: 多層パーセプトロン(MLP)のみに基づく視覚アーキテクチャは、コンピュータビジョンコミュニティで注目されている。 本稿では,異なるビューからのパッチ間の通信を考慮し,ビューに基づく3次元オブジェクト認識タスクを提案する。 我々のR$2$MLPは、概念的に単純な構造であるため、既存の手法と比較して競争性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.53114929452528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, vision architectures based exclusively on multi-layer perceptrons (MLPs) have gained much attention in the computer vision community. MLP-like models achieve competitive performance on a single 2D image classification with less inductive bias without hand-crafted convolution layers. In this work, we explore the effectiveness of MLP-based architecture for the view-based 3D object recognition task. We present an MLP-based architecture termed as Round-Roll MLP (R$^2$-MLP). It extends the spatial-shift MLP backbone by considering the communications between patches from different views. R$^2$-MLP rolls part of the channels along the view dimension and promotes information exchange between neighboring views. We benchmark MLP results on ModelNet10 and ModelNet40 datasets with ablations in various aspects. The experimental results show that, with a conceptually simple structure, our R$^2$-MLP achieves competitive performance compared with existing state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 近年,多層パーセプトロン(mlps)を主体としたビジョンアーキテクチャがコンピュータビジョンコミュニティで注目を集めている。 mlpライクなモデルは、手作りの畳み込み層を使わずに、誘導バイアスの少ない単一の2次元画像分類で競合性能を達成する。 本研究では,ビューベース3Dオブジェクト認識タスクにおけるMLPアーキテクチャの有効性を検討する。 本稿では,ラウンドロール型MLP(R$^2$-MLP)と呼ばれるMLPアーキテクチャを提案する。 異なるビューからのパッチ間の通信を考慮して、空間シフトMLPバックボーンを拡張する。 r$^2$-mlpはビュー次元に沿ってチャネルの一部をロールし、隣り合うビュー間の情報交換を促進する。 ModelNet10 と ModelNet40 のデータセットに対する MLP 結果のベンチマークを行った。 実験の結果,R$^2$-MLPは概念的に単純な構造であり,既存の最先端手法と比較して競争性能が向上することがわかった。

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