論文の概要: TetraSphere: A Neural Descriptor for O(3)-Invariant Point Cloud Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.14456v3
- Date: Sat, 9 Sep 2023 15:08:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-09-12 22:51:45.168843
- Title: TetraSphere: A Neural Descriptor for O(3)-Invariant Point Cloud Analysis
- Title（参考訳）: TetraSphere: O(3)-不変点雲解析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: 本研究では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次元点雲解析のための学習可能な記述子を提案する。
両手法の互換性を示し、エンド・ツー・エンド方式でステアブルニューロンを適用した。
以上の結果から,3次元ユークリッド空間で学習する3次元球状ニューロンの実用的価値が明らかとなった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.503340572243058
- 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 a learnable descriptor for rotation- and
reflection-invariant 3D point cloud analysis based on recently introduced
steerable 3D spherical neurons and vector neurons. Specifically, we show the
compatibility of the two approaches and apply steerable neurons in an
end-to-end method, which both constitute the technical novelty. In our
approach, we perform TetraTransform -- which lifts the 3D input to an
equivariant 4D representation, constructed by the steerable neurons -- and
extract deeper rotation-equivariant features using vector neurons. This
integration of the TetraTransform into the VN-DGCNN framework, termed
TetraSphere, inexpensively increases the number of parameters by less than
0.0007%. Taking only points as input, TetraSphere sets a new state-of-the-art
performance classifying randomly rotated real-world object scans of the hardest
subset of ScanObjectNN, even when trained on data without additional rotation
augmentation. Additionally, TetraSphere demonstrates the second-best
performance segmenting parts of the synthetic ShapeNet, consistently
outperforming the baseline VN-DGCNN. All in all, our results reveal the
practical value of steerable 3D spherical neurons for learning in 3D Euclidean
space.
- 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次元点雲解析のための学習可能な記述子を提案する。
具体的には、両手法の互換性を示し、両手法とも技術的新奇性を構成するエンドツーエンド方式でステアブルニューロンを適用する。
提案手法では, ステアブルニューロンによって構築された同変4次元表現に3次元入力を持ち上げるテトラ変換を行い, ベクトルニューロンを用いてより深い回転同変特徴を抽出する。
TetraTransformのVN-DGCNNフレームワークへの統合は、TetraSphereと呼ばれ、パラメータの数を0.0007%未満で安価に増加させる。
TetraSphereは、入力ポイントのみを考慮し、ScanObjectNNの最も難しいサブセットをランダムに回転させた実世界のオブジェクトスキャンを、追加のローテーション拡張なしでトレーニングした場合でも、新しい最先端のパフォーマンスを分類する。
さらに、TetraSphereは、合成ShapeNetの2番目のパフォーマンスセグメンテーション部分を示し、ベースラインのVN-DGCNNを一貫して上回っている。
その結果,3次元ユークリッド空間で学習する3次元球面ニューロンの実用的有用性が明らかになった。
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