論文の概要: GPSFormer: A Global Perception and Local Structure Fitting-based Transformer for Point Cloud Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13519v2
- Date: Wed, 24 Jul 2024 08:23:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-25 18:12:28.345952
- Title: GPSFormer: A Global Perception and Local Structure Fitting-based Transformer for Point Cloud Understanding
- Title（参考訳）: GPSFormer: ポイントクラウド理解のためのグローバル知覚と局所構造適合型トランス
- Authors: Changshuo Wang, Meiqing Wu, Siew-Kei Lam, Xin Ning, Shangshu Yu, Ruiping Wang, Weijun Li, Thambipillai Srikanthan,
- Abstract要約: GPSFormerはGlobal Perception and Local Structure Fitting-based Transformerである。
GPSFormerは、目立った精度で点雲から詳細な形状情報を学ぶ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.70950431470046
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Despite the significant advancements in pre-training methods for point cloud understanding, directly capturing intricate shape information from irregular point clouds without reliance on external data remains a formidable challenge. To address this problem, we propose GPSFormer, an innovative Global Perception and Local Structure Fitting-based Transformer, which learns detailed shape information from point clouds with remarkable precision. The core of GPSFormer is the Global Perception Module (GPM) and the Local Structure Fitting Convolution (LSFConv). Specifically, GPM utilizes Adaptive Deformable Graph Convolution (ADGConv) to identify short-range dependencies among similar features in the feature space and employs Multi-Head Attention (MHA) to learn long-range dependencies across all positions within the feature space, ultimately enabling flexible learning of contextual representations. Inspired by Taylor series, we design LSFConv, which learns both low-order fundamental and high-order refinement information from explicitly encoded local geometric structures. Integrating the GPM and LSFConv as fundamental components, we construct GPSFormer, a cutting-edge Transformer that effectively captures global and local structures of point clouds. Extensive experiments validate GPSFormer's effectiveness in three point cloud tasks: shape classification, part segmentation, and few-shot learning. The code of GPSFormer is available at \url{https://github.com/changshuowang/GPSFormer}.
- Abstract（参考訳）: ポイントクラウド理解のための事前学習手法が大幅に進歩しているにもかかわらず、外部データに依存しない不規則なポイントクラウドから直接複雑な形状情報を取得することは、非常に難しい課題である。
この問題に対処するために,GPSFormerを提案する。GPSFormerは革新的なグローバルパーセプションと局所構造フィッティングに基づくトランスフォーマーで,点雲からの詳細な形状情報を顕著な精度で学習する。
GPSFormerのコアはGPM(Global Perception Module)とLSFConv(Local Structure Fitting Convolution)である。
具体的には、GPMはAdaptive Deformable Graph Convolution(ADGConv)を使用して、機能空間の類似した機能間の短距離依存を識別し、MHA(Multi-Head Attention)を使用して、機能空間内のすべての位置における長距離依存を学習し、最終的にコンテキスト表現の柔軟な学習を可能にする。
テイラー級数に触発されてLSFConvを設計し、局所幾何学構造を明示的に符号化し、低階の基本情報と高階精製情報の両方を学習する。
GPMとLSFConvを基本コンポーネントとして、ポイントクラウドのグローバルおよびローカル構造を効果的にキャプチャする最先端のトランスフォーマーであるGPSFormerを構築した。
GPSFormerの有効性は,3点のクラウドタスク – 形状分類,部分分割,少数ショット学習 – で検証されている。
GPSFormerのコードは \url{https://github.com/changshuowang/GPSFormer} で公開されている。
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