論文の概要: PointNet with KAN versus PointNet with MLP for 3D Classification and Segmentation of Point Sets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.10084v2
• Date: Mon, 16 Dec 2024 02:15:53 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:52:00.006831
• Title: PointNet with KAN versus PointNet with MLP for 3D Classification and Segmentation of Point Sets
• Title（参考訳）: 点集合の3次元分類とセグメンテーションのための MLP を用いた Kan 対 PointNet のポイントネット
• Authors: Ali Kashefi,
• Abstract要約: Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)は、ディープラーニングフレームワークにおける従来のマルチレイヤパーセプトロン(MLP)に代わるものとして、最近注目を集めている。 我々は従来のネットワークの代わりに Kan を用いる PointNet-KAN を紹介する。 我々は、Lagrange、Chebyshev、Gegenbauersなど、様々な種類のPointNet-KANを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.90365714903665
• License:
• Abstract: Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) have recently gained attention as an alternative to traditional Multilayer Perceptrons (MLPs) in deep learning frameworks. KANs have been integrated into various deep learning architectures such as convolutional neural networks, graph neural networks, and transformers, with their performance evaluated. However, their effectiveness within point-cloud-based neural networks remains unexplored. To address this gap, we incorporate KANs into PointNet for the first time to evaluate their performance on 3D point cloud classification and segmentation tasks. Specifically, we introduce PointNet-KAN, built upon two key components. First, it employs KANs instead of traditional MLPs. Second, it retains the core principle of PointNet by using shared KAN layers and applying symmetric functions for global feature extraction, ensuring permutation invariance with respect to the input features. In traditional MLPs, the goal is to train the weights and biases with fixed activation functions; however, in KANs, the goal is to train the activation functions themselves. We use Jacobi polynomials to construct the KAN layers. We extensively and systematically evaluate PointNet-KAN across various polynomial degrees and special types such as the Lagrange, Chebyshev, and Gegenbauer polynomials. Our results show that PointNet-KAN achieves competitive performance compared to PointNet with MLPs on benchmark datasets for 3D object classification and segmentation, despite employing a shallower and simpler network architecture. We hope this work serves as a foundation and provides guidance for integrating KANs, as an alternative to MLPs, into more advanced point cloud processing architectures.
• Abstract（参考訳）: Kolmogorov-Arnold Networks(KAN)は、ディープラーニングフレームワークにおける従来のマルチレイヤパーセプトロン(MLP)に代わるものとして、最近注目を集めている。 kanは、畳み込みニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワーク、トランスフォーマーなど、さまざまなディープラーニングアーキテクチャに統合され、そのパフォーマンスが評価されている。 しかしながら、ポイントクラウドベースのニューラルネットワークにおけるそれらの有効性は、まだ探索されていない。 このギャップに対処するため、我々は初めて Kans を PointNet に組み込んで、3D ポイントクラウドの分類とセグメンテーションタスクの性能を評価する。 具体的には、2つのキーコンポーネント上に構築されたPointNet-KANを紹介します。 まず、従来のMLPの代わりにkanを採用。 第2に、共有Kankanレイヤを使用し、グローバルな特徴抽出に対称関数を適用し、入力特徴に対する置換不変性を保証することによって、PointNetのコア原則を維持している。 従来のMLPでは、重みとバイアスを固定活性化関数で訓練することが目的であるが、カンでは、活性化関数自体を訓練することが目的である。 我々はジャコビ多項式を用いてkan層を構成する。 我々は、様々な多項式次数およびLagrange、Chebyshev、Gegenbauer多項式などの特殊型に対して、PointNet-KANを広範囲かつ体系的に評価する。 これらの結果から,3次元オブジェクト分類とセグメンテーションのベンチマークデータセットにおいて,PointNet-KANは,より浅くシンプルなネットワークアーキテクチャを採用しているにもかかわらず,PointNetとMPPの競合性能を実現していることがわかった。 この作業が基盤として機能し、より先進的なクラウド処理アーキテクチャへのMLPの代替としてkansを統合するためのガイダンスを提供することを期待しています。

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