論文の概要: Frequency-domain Learning for Volumetric-based 3D Data Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08595v1
- Date: Thu, 16 Feb 2023 21:43:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-20 16:35:19.222744
- Title: Frequency-domain Learning for Volumetric-based 3D Data Perception
- Title（参考訳）: ボリュームベース3次元データ知覚のための周波数領域学習
- Authors: Zifan Yu, Suya You and Fengbo Ren
- Abstract要約: 本研究では,3次元CNNのスペクトルバイアスと精度・インプット・データサイズのトレードオフを明らかにするために,3次元データ知覚のための周波数領域学習について検討する。
実験の結果,周波数領域学習はボリュームベース3D入力のサイズを大幅に削減できることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.161353418331244
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Frequency-domain learning draws attention due to its superior tradeoff
between inference accuracy and input data size. Frequency-domain learning in 2D
computer vision tasks has shown that 2D convolutional neural networks (CNN)
have a stationary spectral bias towards low-frequency channels so that
high-frequency channels can be pruned with no or little accuracy degradation.
However, frequency-domain learning has not been studied in the context of 3D
CNNs with 3D volumetric data. In this paper, we study frequency-domain learning
for volumetric-based 3D data perception to reveal the spectral bias and the
accuracy-input-data-size tradeoff of 3D CNNs. Our study finds that 3D CNNs are
sensitive to a limited number of critical frequency channels, especially
low-frequency channels. Experiment results show that frequency-domain learning
can significantly reduce the size of volumetric-based 3D inputs (based on
spectral bias) while achieving comparable accuracy with conventional
spatial-domain learning approaches. Specifically, frequency-domain learning is
able to reduce the input data size by 98% in 3D shape classification while
limiting the average accuracy drop within 2%, and by 98% in the 3D point cloud
semantic segmentation with a 1.48% mean-class accuracy improvement while
limiting the mean-class IoU loss within 1.55%. Moreover, by learning from
higher-resolution 3D data (i.e., 2x of the original image in the spatial
domain), frequency-domain learning improves the mean-class accuracy and
mean-class IoU by 3.04% and 0.63%, respectively, while achieving an 87.5% input
data size reduction in 3D point cloud semantic segmentation.
- Abstract（参考訳）: 周波数領域学習は、推論精度と入力データサイズとのトレードオフが優れているために注目される。
2次元コンピュータビジョンタスクにおける周波数領域学習は、2次元畳み込みニューラルネットワーク(CNN)が低周波チャネルに対して定常的なスペクトルバイアスを持つことを示した。
しかし,3次元体積データを用いた3次元CNNでは周波数領域学習は研究されていない。
本稿では,3次元cnnのスペクトルバイアスと精度入力データサイズトレードオフを明らかにするために,ボリュームベース3次元データ知覚のための周波数領域学習について検討する。
本研究により,3次元CNNは限られた周波数チャネル,特に低周波チャネルに敏感であることが判明した。
実験の結果、周波数領域学習は、従来の空間領域学習手法と同等の精度で、ボリュームベースの3次元入力(スペクトルバイアスに基づく)を著しく削減できることがわかった。
具体的には、周波数領域学習により、平均精度低下を2%に抑えながら入力データサイズを98%削減し、平均クラスIoU損失を1.55%に抑えながら平均クラス精度を1.48%改善した3Dポイントクラウドセマンティックセグメンテーションにおいて98%削減することができる。
さらに、高解像度の3Dデータ(つまり空間領域の原画像の2倍)から学習することにより、平均値精度と平均値IoUをそれぞれ3.04%、0.63%向上させ、3Dポイントクラウドセマンティックセグメンテーションにおいて87.5%の入力データサイズ削減を実現する。
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