論文の概要: General Rotation Invariance Learning for Point Clouds via Weight-Feature Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.09907v2
• Date: Thu, 28 Sep 2023 12:05:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 22:58:03.839864
• Title: General Rotation Invariance Learning for Point Clouds via Weight-Feature Alignment
• Title（参考訳）: 重み特徴アライメントによる点雲の一般回転不変性学習
• Authors: Liang Xie, Yibo Yang, Wenxiao Wang, Binbin Lin, Deng Cai, Xiaofei He, Ronghua Liang
• Abstract要約: 局所不変参照フレーム(IRF)を構築するために、ウェイト・フィーチャーアライメント(WFA)を提案する。 我々のWFAアルゴリズムは、すべての場面の点雲に対する一般的な解決策を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.421478916432676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Compared to 2D images, 3D point clouds are much more sensitive to rotations. We expect the point features describing certain patterns to keep invariant to the rotation transformation. There are many recent SOTA works dedicated to rotation-invariant learning for 3D point clouds. However, current rotation-invariant methods lack generalizability on the point clouds in the open scenes due to the reliance on the global distribution, \ie the global scene and backgrounds. Considering that the output activation is a function of the pattern and its orientation, we need to eliminate the effect of the orientation.In this paper, inspired by the idea that the network weights can be considered a set of points distributed in the same 3D space as the input points, we propose Weight-Feature Alignment (WFA) to construct a local Invariant Reference Frame (IRF) via aligning the features with the principal axes of the network weights. Our WFA algorithm provides a general solution for the point clouds of all scenes. WFA ensures the model achieves the target that the response activity is a necessary and sufficient condition of the pattern matching degree. Practically, we perform experiments on the point clouds of both single objects and open large-range scenes. The results suggest that our method almost bridges the gap between rotation invariance learning and normal methods.
• Abstract（参考訳）: 2d画像と比較して、3dポイント雲は回転に対してずっと敏感である。 我々は、回転変換に不変なパターンを記述する点特徴を期待する。 最近のSOTAは3次元点雲の回転不変学習に特化している。 しかし、現在の回転不変法は、グローバル分布に依存し、グローバルシーンと背景に依存するため、オープンシーンにおける点雲の一般化性を欠いている。 本稿では,入力点と同じ3次元空間に分布する点の集合としてネットワーク重みを考慮し,その特徴をネットワーク重みの主軸と整列させて局所的不変参照フレーム(IRF)を構築するために,出力活性化がパターンとその向きの関数であることを考慮し,ネットワーク重みを入力点と同じ3次元空間に分布する点の集合と見なすことができるという考えから着想を得た。 当社のwfaアルゴリズムは,すべてのシーンのポイントクラウドに対する一般的なソリューションを提供します。 WFAは、応答アクティビティがパターン整合度の必要十分条件であることをモデルが目標を達成することを保証します。 実際、私たちは単一のオブジェクトのポイントクラウド上で実験を行い、広い範囲のシーンを開きます。 その結果,本手法は回転不変性学習と通常の手法とのギャップをほぼ埋めることが示唆された。

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