論文の概要: Rethinking Attention Module Design for Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19294v1
• Date: Sat, 27 Jul 2024 16:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 19:01:38.784167
• Title: Rethinking Attention Module Design for Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: ポイントクラウド分析のための注意モジュール設計の再考
• Authors: Chengzhi Wu, Kaige Wang, Zeyun Zhong, Hao Fu, Junwei Zheng, Jiaming Zhang, Julius Pfrommer, Jürgen Beyerer,
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド分類とセグメンテーションベンチマークのためのアテンションモジュールについて検討する。 多様なポイントクラウドタスクに対して、普遍的に最適な設計は存在しない。 本稿では,特定のタスクに適したアテンションモジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.693066291465938
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, there have been significant advancements in applying attention mechanisms to point cloud analysis. However, attention module variants featured in various research papers often operate under diverse settings and tasks, incorporating potential training strategies. This heterogeneity poses challenges in establishing a fair comparison among these attention module variants. In this paper, we address this issue by rethinking and exploring attention module design within a consistent base framework and settings. Both global-based and local-based attention methods are studied, with a focus on the selection basis and scales of neighbors for local-based attention. Different combinations of aggregated local features and computation methods for attention scores are evaluated, ranging from the initial addition/concatenation-based approach to the widely adopted dot product-based method and the recently proposed vector attention technique. Various position encoding methods are also investigated. Our extensive experimental analysis reveals that there is no universally optimal design across diverse point cloud tasks. Instead, drawing from best practices, we propose tailored attention modules for specific tasks, leading to superior performance on point cloud classification and segmentation benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 近年, 点雲解析への注意機構の適用が著しく進展している。 しかし、様々な研究論文で取り上げられた注意モジュールの変種は、しばしば様々な設定やタスクの下で運用され、潜在的な訓練戦略が組み込まれている。 この異質性は、これらの注目モジュールの変種との公正な比較を確立する際に問題を引き起こす。 本稿では,一貫した基盤フレームワークと設定内でのアテンションモジュール設計を再考し,その課題に対処する。 グローバルベースとローカルベースの両方のアテンション手法が研究され、地域ベースのアテンションのための隣人の選択ベースとスケールに焦点を当てている。 初期追加/連結に基づくアプローチから広く採用されているドット製品ベース手法,最近提案されたベクトルアテンション手法に至るまで,アテンションスコアの集約的局所特徴と計算手法の異なる組み合わせを評価した。 また,様々な位置符号化手法についても検討した。 我々の広範な実験分析により,多様なクラウドタスクに対して,普遍的に最適な設計が存在しないことが明らかとなった。 代わりに、ベストプラクティスから、特定のタスクに適した注意モジュールを提案し、ポイントクラウドの分類とセグメンテーションベンチマークにおいて優れたパフォーマンスをもたらす。

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