論文の概要: PointeNet: A Lightweight Framework for Effective and Efficient Point
Cloud Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12743v1
- Date: Wed, 20 Dec 2023 03:34:48 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-21 16:49:43.179875
- Title: PointeNet: A Lightweight Framework for Effective and Efficient Point
Cloud Analysis
- Title（参考訳）: PointeNet: 効率的なポイントクラウド分析のための軽量フレームワーク
- Authors: Lipeng Gu, Xuefeng Yan, Liangliang Nan, Dingkun Zhu, Honghua Chen,
Weiming Wang, Mingqiang Wei
- Abstract要約: PointeNetは、ポイントクラウド分析に特化したネットワークである。
本手法は,分類/分割ヘッドとシームレスに統合したり,市販の3Dオブジェクト検出ネットワークに埋め込んだりすることで,柔軟性を示す。
ModelNet40、ScanObjectNN、ShapeNet KITTI、およびシーンレベルのデータセットKITTIを含むオブジェクトレベルのデータセットの実験は、ポイントクラウド分析における最先端メソッドよりもPointeNetの方が優れたパフォーマンスを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.54939134635978
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Current methodologies in point cloud analysis predominantly explore 3D
geometries, often achieved through the introduction of intricate learnable
geometric extractors in the encoder or by deepening networks with repeated
blocks. However, these approaches inevitably lead to a significant number of
learnable parameters, resulting in substantial computational costs and imposing
memory burdens on CPU/GPU. Additionally, the existing strategies are primarily
tailored for object-level point cloud classification and segmentation tasks,
with limited extensions to crucial scene-level applications, such as autonomous
driving. In response to these limitations, we introduce PointeNet, an efficient
network designed specifically for point cloud analysis. PointeNet distinguishes
itself with its lightweight architecture, low training cost, and plug-and-play
capability, effectively capturing representative features. The network consists
of a Multivariate Geometric Encoding (MGE) module and an optional
Distance-aware Semantic Enhancement (DSE) module. The MGE module employs
operations of sampling, grouping, and multivariate geometric aggregation to
lightweightly capture and adaptively aggregate multivariate geometric features,
providing a comprehensive depiction of 3D geometries. The DSE module, designed
for real-world autonomous driving scenarios, enhances the semantic perception
of point clouds, particularly for distant points. Our method demonstrates
flexibility by seamlessly integrating with a classification/segmentation head
or embedding into off-the-shelf 3D object detection networks, achieving notable
performance improvements at a minimal cost. Extensive experiments on
object-level datasets, including ModelNet40, ScanObjectNN, ShapeNetPart, and
the scene-level dataset KITTI, demonstrate the superior performance of
PointeNet over state-of-the-art methods in point cloud analysis.
- Abstract（参考訳）: 点雲解析における現在の手法は、エンコーダにおける複雑な学習可能な幾何抽出器の導入や、繰り返しブロックを持つネットワークの深化によって達成される3次元測地を主に探索している。
しかし、これらのアプローチは必然的に大量の学習可能なパラメータをもたらし、計算コストが大きくなり、CPU/GPUのメモリ負荷が増大する。
さらに、既存の戦略は、主にオブジェクトレベルのポイントクラウド分類とセグメンテーションタスク用に調整されており、自動運転のような重要なシーンレベルのアプリケーションへの拡張は限られている。
このような制約に対応するため,我々は,ポイントクラウド解析に特化した効率的なネットワークであるpointenetを紹介する。
pointenetは、軽量なアーキテクチャ、低いトレーニングコスト、プラグ・アンド・プレイ機能で差別化し、代表的な機能を効果的に捉えている。
ネットワークは多変量幾何符号化(MGE)モジュールと、オプションで距離対応セマンティックエンハンスメント(DSE)モジュールで構成される。
MGEモジュールは、サンプリング、グルーピング、多変量幾何アグリゲーションの操作を使用して、軽量に多変量幾何学的特徴をキャプチャし、適応的に集約し、3次元幾何学の包括的描写を提供する。
実世界の自動運転シナリオ用に設計されたdseモジュールは、特に遠方の点に対するポイントクラウドの意味認識を高める。
本手法は,分類/分割ヘッドとシームレスに統合したり,市販の3Dオブジェクト検出ネットワークに組み込んだりすることで,柔軟性を実証する。
modelnet40、scanobjectnn、shapenetpart、scene-level dataset kittiなど、オブジェクトレベルのデータセットに関する広範な実験は、ポイントクラウド分析におけるpointenetの最先端メソッドよりも優れたパフォーマンスを示している。
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