論文の概要: On-the-fly Point Feature Representation for Point Clouds Analysis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.21335v2
- Date: Mon, 12 Aug 2024 08:21:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 20:23:30.192662
- Title: On-the-fly Point Feature Representation for Point Clouds Analysis
- Title（参考訳）: 点雲解析のためのオンザフライポイント特徴表現
- Authors: Jiangyi Wang, Zhongyao Cheng, Na Zhao, Jun Cheng, Xulei Yang,
- Abstract要約: そこで我々は,曲線特徴生成モジュールを通じて,豊富な幾何学的情報を明示的にキャプチャするOn-the-fly Point Feature Representation (OPFR)を提案する。
また、三角形集合に基づく局所座標系を近似した局所参照コンストラクタモジュールを導入する。
OPFRは推論に1.56ms(バニラPFHより65倍速い)と0.012M以上のパラメータしか必要とせず、様々なバックボーン用の汎用的なプラグアンドプレイモジュールとして機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.074010861305738
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Point cloud analysis is challenging due to its unique characteristics of unorderness, sparsity and irregularity. Prior works attempt to capture local relationships by convolution operations or attention mechanisms, exploiting geometric information from coordinates implicitly. These methods, however, are insufficient to describe the explicit local geometry, e.g., curvature and orientation. In this paper, we propose On-the-fly Point Feature Representation (OPFR), which captures abundant geometric information explicitly through Curve Feature Generator module. This is inspired by Point Feature Histogram (PFH) from computer vision community. However, the utilization of vanilla PFH encounters great difficulties when applied to large datasets and dense point clouds, as it demands considerable time for feature generation. In contrast, we introduce the Local Reference Constructor module, which approximates the local coordinate systems based on triangle sets. Owing to this, our OPFR only requires extra 1.56ms for inference (65x faster than vanilla PFH) and 0.012M more parameters, and it can serve as a versatile plug-and-play module for various backbones, particularly MLP-based and Transformer-based backbones examined in this study. Additionally, we introduce the novel Hierarchical Sampling module aimed at enhancing the quality of triangle sets, thereby ensuring robustness of the obtained geometric features. Our proposed method improves overall accuracy (OA) on ModelNet40 from 90.7% to 94.5% (+3.8%) for classification, and OA on S3DIS Area-5 from 86.4% to 90.0% (+3.6%) for semantic segmentation, respectively, building upon PointNet++ backbone. When integrated with Point Transformer backbone, we achieve state-of-the-art results on both tasks: 94.8% OA on ModelNet40 and 91.7% OA on S3DIS Area-5.
- Abstract（参考訳）: 点雲解析は、不規則性、疎性、不規則性の独特の特徴のために困難である。
先行研究は、座標から幾何学的情報を暗黙的に利用して、畳み込み操作や注意機構によって局所的な関係を捉えようとする。
しかし、これらの手法は明示的な局所幾何学、例えば曲率や向きを記述するには不十分である。
本稿では,曲線特徴生成モジュールを通じて,豊富な幾何学的情報を明示的にキャプチャするOPFR(On-the-fly Point Feature Representation)を提案する。
これはコンピュータビジョンコミュニティのポイント・フィーチャー・ヒストグラム(PFH)にインスパイアされている。
しかしながら、バニラPFHの利用は、大きなデータセットや高密度の点雲に適用する場合、機能生成にかなりの時間を要するため、大きな困難に直面する。
対照的に、三角形集合に基づく局所座標系を近似するローカル参照コンストラクタモジュールを導入する。
このため,OPFRは推論に1.56ms(バニラPFHより65倍速い)と0.012M以上のパラメータしか必要とせず,様々なバックボーン,特にMLPベースおよびTransformerベースのバックボーンの汎用的なプラグイン・アンド・プレイモジュールとして機能する。
さらに,三角集合の品質向上を目的とした新しい階層サンプリングモジュールを導入し,得られた幾何学的特徴の堅牢性を確保する。
提案手法は,ModelNet40の総合精度(OA)を90.7%から94.5%(+3.8%)に改善し,S3DIS Area-5のOAを86.4%から90.0%(+3.6%)に改善し,PointNet++のバックボーン上に構築する。
Point Transformerのバックボーンと統合すると、どちらのタスクでも94.8%のOA、S3DIS Area-5では91.7%のOAが得られる。
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