論文の概要: Geometric Point Attention Transformer for 3D Shape Reassembly

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17788v1
• Date: Tue, 26 Nov 2024 15:29:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:28:42.098500
• Title: Geometric Point Attention Transformer for 3D Shape Reassembly
• Title（参考訳）: 3次元形状再構成のための幾何学的点注意変換器
• Authors: Jiahan Li, Chaoran Cheng, Jianzhu Ma, Ge Liu,
• Abstract要約: 本稿では,幾何学的関係に関する推論の課題に対処するネットワークを提案する。 我々は大域的な形状情報と局所的な対幾何学的特徴と、各部分の回転ベクトルや変換ベクトルとして表されるポーズを統合する。 意味的および幾何学的組立作業におけるモデルの評価を行い、絶対的なポーズ推定において従来の手法よりも優れていたことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.34739330880715
• License:
• Abstract: Shape assembly, which aims to reassemble separate parts into a complete object, has gained significant interest in recent years. Existing methods primarily rely on networks to predict the poses of individual parts, but often fail to effectively capture the geometric interactions between the parts and their poses. In this paper, we present the Geometric Point Attention Transformer (GPAT), a network specifically designed to address the challenges of reasoning about geometric relationships. In the geometric point attention module, we integrate both global shape information and local pairwise geometric features, along with poses represented as rotation and translation vectors for each part. To enable iterative updates and dynamic reasoning, we introduce a geometric recycling scheme, where each prediction is fed into the next iteration for refinement. We evaluate our model on both the semantic and geometric assembly tasks, showing that it outperforms previous methods in absolute pose estimation, achieving accurate pose predictions and high alignment accuracy.
• Abstract（参考訳）: パーツを完全なオブジェクトに分解することを目的とした形状組み立ては,近年,大きな関心を集めている。 既存の手法は主に個々の部品のポーズを予測するためにネットワークに依存しているが、しばしば部品とポーズの間の幾何学的相互作用を効果的に捉えることに失敗する。 本稿では,幾何学的関係に関する推論の課題に対処するために設計されたGPAT(Geometric Point Attention Transformer)を提案する。 幾何学的ポイントアテンションモジュールでは、大域的な形状情報と局所的な対幾何学的特徴の両方を、各部分の回転ベクトルや変換ベクトルとして表されるポーズと統合する。 反復的更新と動的推論を可能にするため,各予測を次のイテレーションに投入して改良を行う幾何的リサイクル手法を提案する。 本研究では,意味的および幾何学的組立作業におけるモデルの評価を行い,従来の手法よりも絶対的なポーズ推定,高精度なポーズ予測,高精度なアライメント精度を実現していることを示す。

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