Fugu-MT 論文翻訳(概要): SPGroup3D: Superpoint Grouping Network for Indoor 3D Object Detection

論文の概要: SPGroup3D: Superpoint Grouping Network for Indoor 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13641v1
Date: Thu, 21 Dec 2023 08:08:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-22 15:41:41.116457
Title: SPGroup3D: Superpoint Grouping Network for Indoor 3D Object Detection
Title（参考訳）: SPGroup3D:屋内3次元物体検出のためのスーパーポイントグループネットワーク
Authors: Yun Zhu, Le Hui, Yaqi Shen, Jin Xie
Abstract要約: 屋内シーンにおける現在の3Dオブジェクト検出手法は,主に投票・グループ化戦略に従って提案を行う。屋内アンカーフリーワンステージ3次元物体検出のための新しいスーパーポイントグループネットワークを提案する。実験により,ScanNet V2, SUN RGB-D, S3DISデータセット上での最先端性能を実証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.208654655032955
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Current 3D object detection methods for indoor scenes mainly follow the voting-and-grouping strategy to generate proposals. However, most methods utilize instance-agnostic groupings, such as ball query, leading to inconsistent semantic information and inaccurate regression of the proposals. To this end, we propose a novel superpoint grouping network for indoor anchor-free one-stage 3D object detection. Specifically, we first adopt an unsupervised manner to partition raw point clouds into superpoints, areas with semantic consistency and spatial similarity. Then, we design a geometry-aware voting module that adapts to the centerness in anchor-free detection by constraining the spatial relationship between superpoints and object centers. Next, we present a superpoint-based grouping module to explore the consistent representation within proposals. This module includes a superpoint attention layer to learn feature interaction between neighboring superpoints, and a superpoint-voxel fusion layer to propagate the superpoint-level information to the voxel level. Finally, we employ effective multiple matching to capitalize on the dynamic receptive fields of proposals based on superpoints during the training. Experimental results demonstrate our method achieves state-of-the-art performance on ScanNet V2, SUN RGB-D, and S3DIS datasets in the indoor one-stage 3D object detection. Source code is available at https://github.com/zyrant/SPGroup3D.
Abstract（参考訳）: 屋内シーンにおける現在の3Dオブジェクト検出手法は,主に投票・グループ化戦略に従って提案を行う。しかし、ほとんどのメソッドは、ボールクエリのようなインスタンスに依存しないグループ化を使い、一貫性のないセマンティック情報と、提案の不正確な回帰をもたらす。そこで本稿では,屋内アンカーフリーな1段階3d物体検出のためのスーパーポイントグループネットワークを提案する。具体的には、まず、生の点群をスーパーポイント、意味的一貫性と空間的類似性を持つ領域に分割する教師なしの方法を採用する。次に,超点と物体中心間の空間的関係を制約することにより,アンカーフリー検出における中心性に適応する幾何認識型投票モジュールを設計する。次に,提案中の一貫性のある表現を探索するために,スーパーポイントに基づくグループ化モジュールを提案する。このモジュールは、隣接するスーパーポイント間の特徴相互作用を学習するスーパーポイントアテンション層と、スーパーポイントレベル情報をボクセルレベルに伝播するスーパーポイント-ボクセル融合層とを含む。最後に,実効的な多重マッチングを用いて,学習中のスーパーポイントに基づく提案の動的受容領域を活用した。実験により,ScanNet V2, SUN RGB-D, S3DISデータセットの室内1段3次元物体検出における最先端性能を実証した。ソースコードはhttps://github.com/zyrant/spgroup3d。

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