論文の概要: Collect-and-Distribute Transformer for 3D Point Cloud Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.01257v2
- Date: Tue, 31 Oct 2023 03:55:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-01 23:53:37.505844
- Title: Collect-and-Distribute Transformer for 3D Point Cloud Analysis
- Title（参考訳）: 3次元点雲解析のための集配変圧器
- Authors: Haibo Qiu, Baosheng Yu, Dacheng Tao
- Abstract要約: 本稿では,点雲の短距離・長距離コンテキストを通信するための収集・分散機構を備えた新しい変圧器ネットワークを提案する。
その結果,提案したCDFormerの有効性が示され,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションタスクにおける最先端のパフォーマンスがいくつか提供された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.03517861433849
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Remarkable advancements have been made recently in point cloud analysis
through the exploration of transformer architecture, but it remains challenging
to effectively learn local and global structures within point clouds. In this
paper, we propose a new transformer network equipped with a
collect-and-distribute mechanism to communicate short- and long-range contexts
of point clouds, which we refer to as CDFormer. Specifically, we first employ
self-attention to capture short-range interactions within each local patch, and
the updated local features are then collected into a set of proxy reference
points from which we can extract long-range contexts. Afterward, we distribute
the learned long-range contexts back to local points via cross-attention. To
address the position clues for short- and long-range contexts, we additionally
introduce the context-aware position encoding to facilitate position-aware
communications between points. We perform experiments on five popular point
cloud datasets, namely ModelNet40, ScanObjectNN, ShapeNetPart, S3DIS and
ScanNetV2, for classification and segmentation. Results show the effectiveness
of the proposed CDFormer, delivering several new state-of-the-art performances
on point cloud classification and segmentation tasks. The source code is
available at \url{https://github.com/haibo-qiu/CDFormer}.
- Abstract（参考訳）: 変圧器アーキテクチャの探索を通じて,近年,ポイントクラウド解析が注目されているが,ポイントクラウド内の局所構造やグローバル構造を効果的に学習することは依然として困難である。
本稿では,CDFormerと呼ばれる点雲の近距離・短距離コンテキストを通信するための収集・分散機構を備えた新しい変圧器ネットワークを提案する。
具体的には、まず、各ローカルパッチ内の短距離インタラクションをキャプチャするために自己アテンションを使用し、更新されたローカル特徴をプロキシ参照ポイントのセットに収集し、長距離コンテキストを抽出する。
その後、学習した長距離コンテキストをクロスアテンションを通じてローカルポイントに分散する。
短距離および長距離の文脈における位置手がかりに対処するために,ポイント間の位置認識通信を容易にする文脈認識位置符号化を導入する。
分類とセグメンテーションのために,ModelNet40,ScanObjectNN,ShapeNetPart,S3DIS,ScanNetV2の5つの人気ポイントクラウドデータセットで実験を行った。
その結果,提案するcdformerの有効性が示され,ポイントクラウド分類とセグメンテーションタスクにおいて最新の性能がいくつか提供されている。
ソースコードは \url{https://github.com/haibo-qiu/CDFormer} で入手できる。
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