論文の概要: Edge Aware Learning for 3D Point Cloud
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.13472v2
- Date: Wed, 25 Oct 2023 11:30:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-26 19:40:39.979990
- Title: Edge Aware Learning for 3D Point Cloud
- Title（参考訳）: 3dポイントクラウドのためのエッジ認識学習
- Authors: Lei Li
- Abstract要約: 本稿では,階層型エッジ対応3Dポイントクラウドラーニング(HEA-Net)における革新的なアプローチを提案する。
ポイントクラウドデータにおけるノイズの課題に対処し、エッジ機能に注目してオブジェクト認識とセグメンテーションを改善することを目指している。
我々は,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションを強化するために,革新的なエッジアウェアラーニング手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.12405696290333
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper proposes an innovative approach to Hierarchical Edge Aware 3D
Point Cloud Learning (HEA-Net) that seeks to address the challenges of noise in
point cloud data, and improve object recognition and segmentation by focusing
on edge features. In this study, we present an innovative edge-aware learning
methodology, specifically designed to enhance point cloud classification and
segmentation. Drawing inspiration from the human visual system, the concept of
edge-awareness has been incorporated into this methodology, contributing to
improved object recognition while simultaneously reducing computational time.
Our research has led to the development of an advanced 3D point cloud learning
framework that effectively manages object classification and segmentation
tasks. A unique fusion of local and global network learning paradigms has been
employed, enriched by edge-focused local and global embeddings, thereby
significantly augmenting the model's interpretative prowess. Further, we have
applied a hierarchical transformer architecture to boost point cloud processing
efficiency, thus providing nuanced insights into structural understanding. Our
approach demonstrates significant promise in managing noisy point cloud data
and highlights the potential of edge-aware strategies in 3D point cloud
learning. The proposed approach is shown to outperform existing techniques in
object classification and segmentation tasks, as demonstrated by experiments on
ModelNet40 and ShapeNet datasets.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,エッジ機能に着目し,エッジ認識とセグメンテーションの改善を目的とした階層型エッジ認識3dポイントクラウドラーニング(hea-net)の革新的アプローチを提案する。
本研究では,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションの強化を目的とした,革新的なエッジアウェア学習手法を提案する。
人間の視覚システムからインスピレーションを得たエッジ認識の概念がこの手法に組み込まれ、オブジェクト認識の改善に寄与し、同時に計算時間を短縮した。
私たちの研究は、オブジェクトの分類とセグメンテーションタスクを効果的に管理する高度な3dポイントクラウド学習フレームワークの開発につながった。
ローカルおよびグローバルネットワーク学習パラダイムのユニークな融合が採用され、エッジにフォーカスしたローカルおよびグローバル埋め込みによって強化され、モデルの解釈能力が大幅に向上した。
さらに,ポイントクラウドの処理効率を高めるために階層的トランスフォーマアーキテクチャを適用し,構造理解への微妙な洞察を提供する。
当社のアプローチは,ノイズの多いポイントクラウドデータ管理において大きな可能性を秘めており,3Dポイントクラウド学習におけるエッジアウェア戦略の可能性を強調している。
提案手法は,modelnet40 と shapenet データセットを用いた実験で示されたように,オブジェクト分類やセグメンテーションタスクにおける既存の手法を上回っている。
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