論文の概要: Point-Voxel Absorbing Graph Representation Learning for Event Stream based Recognition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05239v2
• Date: Sat, 29 Jul 2023 12:18:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 20:43:44.763693
• Title: Point-Voxel Absorbing Graph Representation Learning for Event Stream based Recognition
• Title（参考訳）: イベントストリームに基づく認識のためのポイントボクセル吸収グラフ表現学習
• Authors: Bo Jiang, Chengguo Yuan, Xiao Wang, Zhimin Bao, Lin Zhu, Yonghong Tian, Jin Tang
• Abstract要約: 本稿では,イベントストリームデータ表現のためのグラフ表現学習法を提案する。 提案されたAGCNの重要な側面は、ノードの重要性を効果的に捉え、ノード表現を完全に認識できる能力である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.80940095322873
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Sampled point and voxel methods are usually employed to downsample the dense events into sparse ones. After that, one popular way is to leverage a graph model which treats the sparse points/voxels as nodes and adopts graph neural networks (GNNs) to learn the representation of event data. Although good performance can be obtained, however, their results are still limited mainly due to two issues. (1) Existing event GNNs generally adopt the additional max (or mean) pooling layer to summarize all node embeddings into a single graph-level representation for the whole event data representation. However, this approach fails to capture the importance of graph nodes and also fails to be fully aware of the node representations. (2) Existing methods generally employ either a sparse point or voxel graph representation model which thus lacks consideration of the complementary between these two types of representation models. To address these issues, we propose a novel dual point-voxel absorbing graph representation learning for event stream data representation. To be specific, given the input event stream, we first transform it into the sparse event cloud and voxel grids and build dual absorbing graph models for them respectively. Then, we design a novel absorbing graph convolutional network (AGCN) for our dual absorbing graph representation and learning. The key aspect of the proposed AGCN is its ability to effectively capture the importance of nodes and thus be fully aware of node representations in summarizing all node representations through the introduced absorbing nodes. Extensive experiments on multiple event-based classification benchmark datasets fully validated the effectiveness of our framework.
• Abstract（参考訳）: サンプリングされた点とボクセル法は通常、密度の高い事象をスパースに分解するために用いられる。 その後の一般的な方法は、スパースポイント/ボクセルをノードとして扱い、グラフニューラルネットワーク(GNN)を採用してイベントデータの表現を学ぶグラフモデルを活用することである。 しかし、性能は良好であるが、主に2つの問題により結果が制限されている。 1) 既存のイベントGNNは一般に、すべてのノード埋め込みをイベントデータ表現全体のグラフレベル表現にまとめるために、追加の最大値(または平均値)プーリング層を採用しています。 しかし、このアプローチはグラフノードの重要性を捉えることができず、ノード表現を完全に認識することができない。 (2) 既存の手法では一般にスパースポイントまたはボクセルグラフ表現モデルを用いるため、これらの2種類の表現モデル間の相補性を考慮しない。 これらの問題に対処するために,イベントストリームデータ表現のためのグラフ表現学習を吸収するデュアルポイントボクセルを提案する。 具体的には、入力イベントストリームを前提として、まずスパースイベントクラウドとボクセルグリッドに変換し、それぞれに二重吸収グラフモデルを構築する。 次に,二重吸収グラフ表現と学習のための新しい吸収型グラフ畳み込みネットワーク(agcn)を設計する。 提案したAGCNの重要な側面は、ノードの重要性を効果的に捉え、導入した吸収ノードを通して全てのノード表現を要約するノード表現を十分に認識する能力である。 複数のイベントベースの分類ベンチマークデータセットに関する広範な実験により、フレームワークの有効性が完全に検証された。

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