論文の概要: CurveCloudNet: Processing Point Clouds with 1D Structure

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12050v2
• Date: Thu, 1 Feb 2024 22:22:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-05 20:42:28.856621
• Title: CurveCloudNet: Processing Point Clouds with 1D Structure
• Title（参考訳）: CurveCloudNet: 1D構造によるポイントクラウドの処理
• Authors: Colton Stearns and Davis Rempe and Jiateng Liu and Alex Fu and Sebastien Mascha and Jeong Joon Park and Despoina Paschalidou and Leonidas J. Guibas
• Abstract要約: 我々はCurveCloudNetと呼ばれる新しいポイントクラウド処理方式とバックボーンを導入する。 CurveCloudNetは、ポイントクラウドをポリラインの集合としてパラメータ化し、ポイント上の局所的なサーフェスアウェアの順序を確立する。 CurveCloudNetは、様々なセグメンテーション設定において、ポイントベースとスパースボクセルの両方のバックボーンよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.137477909835276
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modern depth sensors such as LiDAR operate by sweeping laser-beams across the scene, resulting in a point cloud with notable 1D curve-like structures. In this work, we introduce a new point cloud processing scheme and backbone, called CurveCloudNet, which takes advantage of the curve-like structure inherent to these sensors. While existing backbones discard the rich 1D traversal patterns and rely on generic 3D operations, CurveCloudNet parameterizes the point cloud as a collection of polylines (dubbed a "curve cloud"), establishing a local surface-aware ordering on the points. By reasoning along curves, CurveCloudNet captures lightweight curve-aware priors to efficiently and accurately reason in several diverse 3D environments. We evaluate CurveCloudNet on multiple synthetic and real datasets that exhibit distinct 3D size and structure. We demonstrate that CurveCloudNet outperforms both point-based and sparse-voxel backbones in various segmentation settings, notably scaling to large scenes better than point-based alternatives while exhibiting improved single-object performance over sparse-voxel alternatives. In all, CurveCloudNet is an efficient and accurate backbone that can handle a larger variety of 3D environments than past works.
• Abstract（参考訳）: 現代のLiDARのような深度センサーは、レーザービームを現場に流し込み、1Dカーブのような構造を持つ点雲を発生させる。 本研究では,これらのセンサに固有の曲線のような構造を生かした,CurveCloudNetという新たなポイントクラウド処理方式とバックボーンを導入する。 既存のバックボーンはリッチな1Dトラバーサルパターンを捨て、ジェネリックな3D操作に依存するが、CurveCloudNetは、ポイントクラウドをポリライン(「カーブクラウド」と呼ばれる)の集合としてパラメータ化し、ポイントに局所的なサーフェスアウェアを配置する。 曲線に沿って推論することで、curvecloudnetは軽量な曲線認識プリエントをキャプチャし、様々な3d環境で効率的に正確に推論する。 異なる3次元サイズと構造を示す複数の合成および実データセット上でCurveCloudNetを評価する。 CurveCloudNetは、様々なセグメンテーション設定において、ポイントベースとスパースボクセルの両方のバックボーンよりも優れており、特に、ポイントベースよりも大きなシーンにスケールし、スパースボクセルよりもシングルオブジェクトのパフォーマンスが向上している。 全体として、curvecloudnetは効率的で正確なバックボーンであり、過去の作品よりも幅広い3d環境を処理できる。

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