論文の概要: A Linear Time and Space Local Point Cloud Geometry Encoder via Vectorized Kernel Mixture (VecKM)
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01568v1
- Date: Tue, 2 Apr 2024 02:01:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-03 18:18:02.796360
- Title: A Linear Time and Space Local Point Cloud Geometry Encoder via Vectorized Kernel Mixture (VecKM)
- Title（参考訳）: Vectorized Kernel Mixture (VecKM) を用いた線形時間空間局所点雲幾何エンコーダ
- Authors: Dehao Yuan, Cornelia Fermüller, Tahseen Rabbani, Furong Huang, Yiannis Aloimonos,
- Abstract要約: VecKMは、記述的で、効率的で、ノイズに対して堅牢な、新しいローカルポイント・クラウド・ジオメトリ・エンコーダである。
VecKMは計算とメモリコストを$O(n2+nKd)$から$O(nd)$に下げる試みとして初めて成功した。
VecKMは100倍高速な推論速度だけでなく、最も強い記述性を示し、既存のエンコーダと比較する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.87282737463472
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We propose VecKM, a novel local point cloud geometry encoder that is descriptive, efficient and robust to noise. VecKM leverages a unique approach by vectorizing a kernel mixture to represent the local point clouds. Such representation is descriptive and robust to noise, which is supported by two theorems that confirm its ability to reconstruct and preserve the similarity of the local shape. Moreover, VecKM is the first successful attempt to reduce the computation and memory costs from $O(n^2+nKd)$ to $O(nd)$ by sacrificing a marginal constant factor, where $n$ is the size of the point cloud and $K$ is neighborhood size. The efficiency is primarily due to VecKM's unique factorizable property that eliminates the need of explicitly grouping points into neighborhoods. In the normal estimation task, VecKM demonstrates not only 100x faster inference speed but also strongest descriptiveness and robustness compared with existing popular encoders. In classification and segmentation tasks, integrating VecKM as a preprocessing module achieves consistently better performance than the PointNet, PointNet++, and point transformer baselines, and runs consistently faster by up to 10x.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ノイズに対して記述的かつ効率的かつ堅牢な新しい局所点雲幾何エンコーダであるVecKMを提案する。
VecKMは、局所的な点雲を表すためにカーネル混合物をベクトル化するユニークなアプローチを利用する。
この表現は、局所的な形状の類似性を再構築し保存する能力を確認する2つの定理によって支持される。
さらに、VecKMは計算とメモリコストを$O(n^2+nKd)$から$O(nd)$に下げる試みとして初めて成功した。
この効率性は、VecKM の特異な分解可能な性質により、点を地区に明示的にグループ化する必要がなくなるためである。
通常の推定タスクでは、VecKMは100倍高速な推論速度だけでなく、既存のエンコーダに比べて記述性や堅牢性も高いことを示した。
分類とセグメンテーションタスクでは、前処理モジュールとしてVecKMを統合することで、PointNet、PointNet++、ポイントトランスフォーマーベースラインよりも一貫してパフォーマンスが向上し、最大10倍高速に動作する。
関連論文リスト
- IDKM: Memory Efficient Neural Network Quantization via Implicit,
Differentiable k-Means [20.13045791225961]
本稿では,DKMのメモリ制限を解消する暗黙的で微分可能な$k$-meansアルゴリズム(IDKM)を提案する。
我々はIDKMがDKMに匹敵する性能を達成できることを示す。
また、DKMが全くトレーニングできないハードウェア上で、IDKMとIDKM-JFBを使用して、大規模なニューラルネットワークであるResnet18を定量化しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-12T22:02:57Z) - Do you know what q-means? [50.045011844765185]
クラスタリングは、大規模なデータセットを分析する上で最も重要なツールの1つである。
クラスタリングのための"$q$-means"アルゴリズムの改良版を提案する。
また、$Obig(frack2varepsilon2(sqrtkd + log(Nd))big で実行される $varepsilon に対する "dequantized" アルゴリズムも提示する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-18T17:52:12Z) - SegViTv2: Exploring Efficient and Continual Semantic Segmentation with
Plain Vision Transformers [76.13755422671822]
本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークを用いた意味的セグメンテーションのためのプレーンビジョン変換器(ViT)の能力について検討する。
Intention-to-Mask(atm)モジュールを導入し、平易なViTに有効な軽量デコーダを設計する。
我々のデコーダは、様々なViTバックボーンを使用して人気のあるデコーダUPerNetより優れ、計算コストの5%程度しか消費しない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-09T22:29:56Z) - FInC Flow: Fast and Invertible $k \times k$ Convolutions for Normalizing
Flows [2.156373334386171]
可逆畳み込みは、表現的正規化フローベース生成モデルを構築する上で不可欠な要素である。
我々は、$k倍の畳み込み層とDeep Normalizing Flowアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-23T04:31:03Z) - Rapid Person Re-Identification via Sub-space Consistency Regularization [51.76876061721556]
Person Re-Identification (ReID) は、歩行者を分離したカメラで識別する。
実値特徴記述子を用いた既存のReID法は精度が高いが、ユークリッド距離計算が遅いため効率が低い。
本稿では,ReID 処理を 0.25 倍高速化するサブスペース一貫性規則化 (SCR) アルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-13T02:44:05Z) - Rethinking Network Design and Local Geometry in Point Cloud: A Simple
Residual MLP Framework [55.40001810884942]
我々は、洗練された局所幾何学的抽出器を組み込んだ純粋な残留ネットワークPointMLPを導入するが、それでも非常に競争力がある。
実世界のScanObjectNNデータセットでは,従来のベストメソッドを3.3%の精度で上回ります。
最新のCurveNetと比較して、PointMLPは2倍速く、テストは7倍速く、ModelNet40ベンチマークではより正確である。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-15T01:39:07Z) - Distribution Compression in Near-linear Time [27.18971095426405]
シンニングアルゴリズムを高速化するシンプルなメタプロデューサであるCompress++を紹介する。
$sqrtn$ポイントを$mathcalO(sqrtlog n/n)$統合エラーで提供し、Monte-Carlo の最大誤差を最大化します。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-15T17:42:57Z) - FriendlyCore: Practical Differentially Private Aggregation [67.04951703461657]
我々は、制約のない(擬似)計量空間から点の集合を$cal D$として取り出す、単純で実用的なツールである$mathsfFriendlyCore$を提案する。
$cal D$ が有効直径 $r$ を持つとき、$mathsfFriendlyCore$ はすべての点を含む "stable" サブセット $cal D_Gsubseteq cal D$ を返す。
$mathsfFriendlyCore$は、プライベートに集約する前に入力を前処理するために使用することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-19T17:43:50Z) - Fast Point Voxel Convolution Neural Network with Selective Feature
Fusion for Point Cloud Semantic Segmentation [7.557684072809662]
本稿では,ポイントクラウド解析のための軽量畳み込みニューラルネットワークを提案する。
本手法はサンプリングなしで全点集合上で動作し,効率よく性能を向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-23T19:39:01Z) - Exact Acceleration of K-Means++ and K-Means$\|$ [22.66983713481359]
K-Means++とK-Means$|$はK-meansの初期種を選択するデファクトツールとなっている。
我々は、K-Means++とK-Means$|$の最初のアクセラレーションを示すために、特殊三角不等式プルーニング戦略と動的優先度待ち行列を開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-05-06T20:22:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。