論文の概要: TetraSphere: A Neural Descriptor for O(3)-Invariant Point Cloud Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14456v1
• Date: Sat, 26 Nov 2022 02:15:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 18:06:01.521832
• Title: TetraSphere: A Neural Descriptor for O(3)-Invariant Point Cloud Classification
• Title（参考訳）: TetraSphere: O(3)-不変点雲分類のためのニューラルネットワーク記述子
• Authors: Pavlo Melnyk, Andreas Robinson, M{\aa}rten Wadenb\"ack, Michael Felsberg
• Abstract要約: TetraSphereは回転および反射不変の3Dポイントクラウド分類のための学習可能な記述子である。 提案手法では,TetraSphereの使用により性能が向上し,各ベースライン手法の約10%の計算複雑性が低下することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.31568647692624
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Rotation invariance is an important requirement for the analysis of 3D point clouds. In this paper, we present TetraSphere -- a learnable descriptor for rotation- and reflection-invariant 3D point cloud classification based on recently introduced steerable 3D spherical neurons and vector neurons, as well as the Gram matrix method. Taking 3D points as input, TetraSphere performs TetraTransform -- lifts the 3D input to 4D -- and extracts rotation-equivariant features, subsequently computing pair-wise O(3)-invariant inner products of these features. Remarkably, TetraSphere can be embedded into common point cloud processing models. We demonstrate its effectiveness and versatility by integrating it into DGCNN and VN-DGCNN, performing the classification of arbitrarily rotated ModelNet40 shapes. We show that using TetraSphere improves the performance and reduces the computational complexity by about 10% of the respective baseline methods.
• Abstract（参考訳）: 回転不変性は3次元点雲の解析において重要な要件である。 本稿では,最近導入された3次元球状ニューロンとベクトルニューロンに基づく回転・反射不変3次元点雲分類のための学習可能な記述子TetraSphereと,Gram行列法を提案する。 3Dポイントを入力として、TetraSphereはTetraTransform -- 3D入力を4Dにリフトし、回転同値な特徴を抽出し、その後、これらの特徴のペアワイズO(3)不変な内部積を計算する。 注目すべきは、TetraSphereを共通のクラウド処理モデルに組み込むことができることだ。 DGCNNとVN-DGCNNに統合し、任意の回転するModelNet40形状の分類を行うことにより、その有効性と汎用性を実証する。 提案手法では,TetraSphereの使用により性能が向上し,各ベースライン手法の約10%の計算複雑性が低下することを示す。

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