Fugu-MT 論文翻訳(概要): DHGCN: Dynamic Hop Graph Convolution Network for Self-supervised Point Cloud Learning

論文の概要: DHGCN: Dynamic Hop Graph Convolution Network for Self-supervised Point Cloud Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02610v1
Date: Fri, 5 Jan 2024 02:54:23 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-08 16:04:50.925834
Title: DHGCN: Dynamic Hop Graph Convolution Network for Self-supervised Point Cloud Learning
Title（参考訳）: DHGCN: セルフ教師付きポイントクラウド学習のための動的ホップグラフ畳み込みネットワーク
Authors: Jincen Jiang, Lizhi Zhao, Xuequan Lu, Wei Hu, Imran Razzak, Meili Wang
Abstract要約: 本稿では,動的ホップグラフ畳み込みネットワーク(DHGCN)を提案する。そこで我々は, 自己監督型部分レベルホップ距離再構築タスクを考案し, トレーニングの容易さに応じて, 新たな損失関数を設計する。提案したDHGCNは、ポイントベースのバックボーンネットワークと互換性のあるプラグイン・アンド・プレイモジュールである。
参考スコア（独自算出の注目度）: 23.048005152646592
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Recent works attempt to extend Graph Convolution Networks (GCNs) to point clouds for classification and segmentation tasks. These works tend to sample and group points to create smaller point sets locally and mainly focus on extracting local features through GCNs, while ignoring the relationship between point sets. In this paper, we propose the Dynamic Hop Graph Convolution Network (DHGCN) for explicitly learning the contextual relationships between the voxelized point parts, which are treated as graph nodes. Motivated by the intuition that the contextual information between point parts lies in the pairwise adjacent relationship, which can be depicted by the hop distance of the graph quantitatively, we devise a novel self-supervised part-level hop distance reconstruction task and design a novel loss function accordingly to facilitate training. In addition, we propose the Hop Graph Attention (HGA), which takes the learned hop distance as input for producing attention weights to allow edge features to contribute distinctively in aggregation. Eventually, the proposed DHGCN is a plug-and-play module that is compatible with point-based backbone networks. Comprehensive experiments on different backbones and tasks demonstrate that our self-supervised method achieves state-of-the-art performance. Our source code is available at: https://github.com/Jinec98/DHGCN.
Abstract（参考訳）: 最近の研究は、グラフ畳み込みネットワーク(gcns)を、分類とセグメンテーションタスクのためのポイントクラウドに拡張しようと試みている。これらの作業は、より小さな点集合を局所的に作成し、主に点集合間の関係を無視しながらGCNを通して局所的な特徴を抽出することに焦点を当てる。本稿では,グラフノードとして扱われるボクセル化点部分間の文脈関係を明示的に学習するための動的ホップグラフ畳み込みネットワーク(dhgcn)を提案する。グラフのホップ距離を定量的に表現できる対側隣接関係に点部間の文脈情報が存在するという直観性に動機づけられ,新しい自己教師付き部分ホップ距離再構成タスクを考案し,新しい損失関数の設計を行い,学習を容易にする。さらに,学習したホップ距離を重み付けの入力として用いたホップグラフ注意(HGA)を提案する。最終的に提案されたDHGCNは、ポイントベースのバックボーンネットワークと互換性のあるプラグアンドプレイモジュールである。異なるバックボーンとタスクに関する総合的な実験は、我々の自己管理手法が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。ソースコードはhttps://github.com/jinec98/dhgcn。

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