論文の概要: CRIN: Rotation-Invariant Point Cloud Analysis and Rotation Estimation via Centrifugal Reference Frame

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03101v1
• Date: Mon, 6 Mar 2023 13:14:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-07 16:04:55.970672
• Title: CRIN: Rotation-Invariant Point Cloud Analysis and Rotation Estimation via Centrifugal Reference Frame
• Title（参考訳）: CRIN:遠心基準フレームによる回転不変点雲解析と回転推定
• Authors: Yujing Lou, Zelin Ye, Yang You, Nianjuan Jiang, Jiangbo Lu, Weiming Wang, Lizhuang Ma, Cewu Lu
• Abstract要約: CRIN,すなわち遠心回転不変ネットワークを提案する。 CRINは点の座標を直接入力として取り、局所点を回転不変表現に変換する。 点に基づく3次元回転の連続分布を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.24797081117877
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Various recent methods attempt to implement rotation-invariant 3D deep learning by replacing the input coordinates of points with relative distances and angles. Due to the incompleteness of these low-level features, they have to undertake the expense of losing global information. In this paper, we propose the CRIN, namely Centrifugal Rotation-Invariant Network. CRIN directly takes the coordinates of points as input and transforms local points into rotation-invariant representations via centrifugal reference frames. Aided by centrifugal reference frames, each point corresponds to a discrete rotation so that the information of rotations can be implicitly stored in point features. Unfortunately, discrete points are far from describing the whole rotation space. We further introduce a continuous distribution for 3D rotations based on points. Furthermore, we propose an attention-based down-sampling strategy to sample points invariant to rotations. A relation module is adopted at last for reinforcing the long-range dependencies between sampled points and predicts the anchor point for unsupervised rotation estimation. Extensive experiments show that our method achieves rotation invariance, accurately estimates the object rotation, and obtains state-of-the-art results on rotation-augmented classification and part segmentation. Ablation studies validate the effectiveness of the network design.
• Abstract（参考訳）: 最近の様々な方法では、点の入力座標を相対距離と角度に置き換え、回転不変な3次元ディープラーニングを実装しようとしている。 これらの低レベルの特徴が不完全であるため、グローバルな情報を失う費用を負担しなければならない。 本稿では,CRIN,すなわち遠心回転不変ネットワークを提案する。 CRINは点の座標を直接入力として取り、遠心基準フレームを介して局所点を回転不変表現に変換する。 遠心基準フレームの支援により、各点が離散回転に対応し、回転の情報は暗黙的に点特徴に格納される。 残念ながら、離散点は回転空間全体を記述するには程遠い。 さらに,点に基づく3次元回転の連続分布を導入する。 さらに,回転に不変な点をサンプリングするための注意に基づくダウンサンプリング戦略を提案する。 最後に、サンプル点間の長距離依存性を強化するための関係モジュールを採用し、教師なし回転推定のためのアンカーポイントを予測する。 広範な実験により, 回転不変性を達成し, 物体の回転を正確に推定し, 回転誘導分類と部分分割に関する最新結果を得た。 アブレーション研究はネットワーク設計の有効性を検証する。

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