論文の概要: GeoSpark: Sparking up Point Cloud Segmentation with Geometry Clue
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08274v1
- Date: Tue, 14 Mar 2023 23:30:46 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-16 15:25:47.943879
- Title: GeoSpark: Sparking up Point Cloud Segmentation with Geometry Clue
- Title（参考訳）: GeoSpark: Geometry Clueでポイントクラウドセグメンテーションを起動
- Authors: Zhening Huang, Xiaoyang Wu, Hengshuang Zhao, Lei Zhu, Shujun Wang,
Georgios Hadjidemetriou, Ioannis Brilakis
- Abstract要約: GeoSparkは、ネットワークに幾何学的ヒントを組み込んだプラグインモジュールで、機能学習とダウンサンプリングを起動する。
機能集約のために、GeoSparkはローカルポイントと近隣の幾何学的パーティションの両方からネットワークを学習することで改善する。
GeoSparkは、幾何学的分割情報を使用して、ユニークな特徴を持つポイントが保存され、冗長なポイントが融合されるダウンサンプリングプロセスを導く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.747471104753426
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Current point cloud segmentation architectures suffer from limited long-range
feature modeling, as they mostly rely on aggregating information with local
neighborhoods. Furthermore, in order to learn point features at multiple
scales, most methods utilize a data-agnostic sampling approach to decrease the
number of points after each stage. Such sampling methods, however, often
discard points for small objects in the early stages, leading to inadequate
feature learning. We believe these issues are can be mitigated by introducing
explicit geometry clues as guidance. To this end, we propose GeoSpark, a
Plug-in module that incorporates Geometry clues into the network to Spark up
feature learning and downsampling. GeoSpark can be easily integrated into
various backbones. For feature aggregation, it improves feature modeling by
allowing the network to learn from both local points and neighboring geometry
partitions, resulting in an enlarged data-tailored receptive field.
Additionally, GeoSpark utilizes geometry partition information to guide the
downsampling process, where points with unique features are preserved while
redundant points are fused, resulting in better preservation of key points
throughout the network. We observed consistent improvements after adding
GeoSpark to various backbones including PointNet++, KPConv, and
PointTransformer. Notably, when integrated with Point Transformer, our GeoSpark
module achieves a 74.7% mIoU on the ScanNetv2 dataset (4.1% improvement) and
71.5% mIoU on the S3DIS Area 5 dataset (1.1% improvement), ranking top on both
benchmarks. Code and models will be made publicly available.
- Abstract（参考訳）: 現在のポイントクラウドセグメンテーションアーキテクチャは、主にローカルな近所と情報を集約することに依存しているため、長い範囲の機能モデリングに苦しむ。
さらに,複数の尺度で点特徴を学習するために,データに依存しないサンプリング手法を用いて各段階の点数を削減している。
しかし、そのようなサンプリング手法は、初期の段階では小さな物体のポイントを破棄し、不十分な特徴学習に繋がることが多い。
これらの問題は、明確な幾何学的手がかりをガイダンスとして導入することで緩和できると考えています。
そこで我々はgeosparkを提案する。geosparkはジオメトリのヒントをネットワークに組み込むプラグインモジュールで、機能学習とダウンサンプリングを起動する。
GeoSparkは簡単に様々なバックボーンに統合できる。
特徴集約のために、ネットワークが局所点と近傍の幾何学的分割の両方から学習できるようにすることにより、特徴モデリングを改善し、結果としてデータ調整された受容場が拡大する。
さらにGeoSparkは、ジオパーティション情報を使用して、ユニークな特徴を持つポイントが保存され、冗長なポイントが融合され、ネットワーク全体のキーポイントの保存性が向上するダウンサンプリングプロセスを導く。
我々は、pointnet++、kpconv、pointtransformerを含む様々なバックボーンにgeosparkを追加した後、一貫した改善を観察した。
特に、Point Transformerと統合すると、GeoSparkモジュールはScanNetv2データセット(4.1%改善)で74.7% mIoU、S3DIS Area 5データセット(1.1%改善)で71.5% mIoUを獲得し、両方のベンチマークで上位にランクインします。
コードとモデルは公開される予定だ。
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