論文の概要: AVS-Net: Point Sampling with Adaptive Voxel Size for 3D Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17521v1
• Date: Tue, 27 Feb 2024 14:05:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 16:04:12.797067
• Title: AVS-Net: Point Sampling with Adaptive Voxel Size for 3D Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: AVS-Net:3Dポイントクラウド分析のための適応型Voxelサイズによるポイントサンプリング
• Authors: Hongcheng Yang, Dingkang Liang, Dingyuan Zhang, Xingyu Jiang, Zhe Liu, Zhikang Zou and Yingying Zhu
• Abstract要約: 本稿では,精度と効率性を両立する高度サンプリング器を提案する。 本稿では,Voxel Adaptation Module(Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module,Voxel Adaptation Module)を提案する。 提案手法は,ShapeNetPartとScanNetベンチマークにおける最先端の精度を有望な効率で達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.83608783089707
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Efficient downsampling plays a crucial role in point cloud learning, particularly for large-scale 3D scenes. Existing downsampling methods either require a huge computational burden or sacrifice fine-grained geometric information. This paper presents an advanced sampler that achieves both high accuracy and efficiency. The proposed method utilizes voxel-based sampling as a foundation, but effectively addresses the challenges regarding voxel size determination and the preservation of critical geometric cues. Specifically, we propose a Voxel Adaptation Module that adaptively adjusts voxel sizes with the reference of point-based downsampling ratio. This ensures the sampling results exhibit a favorable distribution for comprehending various 3D objects or scenes. Additionally, we introduce a network compatible with arbitrary voxel sizes for sampling and feature extraction while maintaining high efficiency. Our method achieves state-of-the-art accuracy on the ShapeNetPart and ScanNet benchmarks with promising efficiency. Code will be available at https://github.com/yhc2021/AVS-Net.
• Abstract（参考訳）: 効率的なダウンサンプリングは、特に大規模3Dシーンにおいて、ポイントクラウド学習において重要な役割を果たす。 既存のダウンサンプリング手法では、計算の負担が大きいか、きめ細かい幾何学的情報を犠牲にする。 本稿では,精度と効率性を両立する高度サンプリング器を提案する。 提案手法はvoxelに基づくサンプリングを基礎として用いるが,voxelサイズ決定や重要な幾何学的手がかりの保存に関する課題を効果的に解決する。 具体的には,点ベースダウンサンプリング比を参照してボクセルサイズを適応的に調整するボクセル適応モジュールを提案する。 これにより、サンプリング結果は、様々な3Dオブジェクトやシーンの理解に好適な分布を示す。 さらに,高効率を維持しつつ,サンプリングおよび特徴抽出のための任意のボクセルサイズに対応するネットワークを導入する。 提案手法は,ShapeNetPartとScanNetベンチマークにおける最先端の精度を有望な効率で達成する。 コードはhttps://github.com/yhc2021/AVS-Netで入手できる。

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