論文の概要: PointHR: Exploring High-Resolution Architectures for 3D Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.07743v1
• Date: Wed, 11 Oct 2023 09:29:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-14 14:31:53.412435
• Title: PointHR: Exploring High-Resolution Architectures for 3D Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: PointHR: 3Dポイントクラウドセグメンテーションのための高解像度アーキテクチャを探る
• Authors: Haibo Qiu, Baosheng Yu, Yixin Chen, Dacheng Tao
• Abstract要約: 3Dポイントクラウドセグメンテーションのための高分解能アーキテクチャについて検討する。 我々は、特徴抽出のためのknnベースのシーケンス演算子と差分再サンプリング演算子を含む、PointHRという名前の統一パイプラインを提案する。 S3DISとScanNetV2データセットを用いて,これらのアーキテクチャを高密度点雲解析のために評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 77.44144260601182
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Significant progress has been made recently in point cloud segmentation utilizing an encoder-decoder framework, which initially encodes point clouds into low-resolution representations and subsequently decodes high-resolution predictions. Inspired by the success of high-resolution architectures in image dense prediction, which always maintains a high-resolution representation throughout the entire learning process, we consider it also highly important for 3D dense point cloud analysis. Therefore, in this paper, we explore high-resolution architectures for 3D point cloud segmentation. Specifically, we generalize high-resolution architectures using a unified pipeline named PointHR, which includes a knn-based sequence operator for feature extraction and a differential resampling operator to efficiently communicate different resolutions. Additionally, we propose to avoid numerous on-the-fly computations of high-resolution architectures by pre-computing the indices for both sequence and resampling operators. By doing so, we deliver highly competitive high-resolution architectures while capitalizing on the benefits of well-designed point cloud blocks without additional effort. To evaluate these architectures for dense point cloud analysis, we conduct thorough experiments using S3DIS and ScanNetV2 datasets, where the proposed PointHR outperforms recent state-of-the-art methods without any bells and whistles. The source code is available at \url{https://github.com/haibo-qiu/PointHR}.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドをまず低解像度表現にエンコードし、その後高分解能予測をデコードするエンコーダ-デコーダフレームワークを利用して、ポイントクラウドセグメンテーションにおいて重要な進歩がなされている。 画像密度予測における高分解能アーキテクチャの成功に触発され,学習プロセス全体を通して常に高分解能表現を維持している。 そこで本稿では,3dポイントクラウドセグメンテーションのための高分解能アーキテクチャについて検討する。 具体的には,特徴抽出のためのknnベースのシーケンス演算子と,異なる解像度を効率的に通信するための差分再サンプリング演算子を含む,pointhrという統一パイプラインを用いて高分解能アーキテクチャを一般化する。 さらに,シーケンス演算子と再サンプリング演算子のインデックスを事前に計算することにより,高分解能アーキテクチャのオンザフライ計算を回避することを提案する。 これにより、高い競争力を持つ高解像度アーキテクチャを提供しながら、十分な設計のポイントクラウドブロックのメリットを、追加の労力なしで実現しています。 S3DISおよびScanNetV2データセットを用いて,これらのアーキテクチャを高密度点雲解析のために評価する。 ソースコードは \url{https://github.com/haibo-qiu/pointhr} で入手できる。

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