論文の概要: MeshConv3D: Efficient convolution and pooling operators for triangular 3D meshes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03830v1
• Date: Tue, 07 Jan 2025 14:41:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-08 15:46:48.958484
• Title: MeshConv3D: Efficient convolution and pooling operators for triangular 3D meshes
• Title（参考訳）: MeshConv3D:三角形3Dメッシュの効率的な畳み込みとプール演算子
• Authors: Germain Bregeon, Marius Preda, Radu Ispas, Titus Zaharia,
• Abstract要約: MeshConv3Dは、特殊な畳み込みとフェース崩壊ベースのプール演算子を統合する、3Dメッシュ専用手法である。 3つの異なるベンチマークデータセットで得られた実験結果から,提案手法により,同等あるいは優れた分類結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Convolutional neural networks (CNNs) have been pivotal in various 2D image analysis tasks, including computer vision, image indexing and retrieval or semantic classification. Extending CNNs to 3D data such as point clouds and 3D meshes raises significant challenges since the very basic convolution and pooling operators need to be completely re-visited and re-defined in an appropriate manner to tackle irregular connectivity issues. In this paper, we introduce MeshConv3D, a 3D mesh-dedicated methodology integrating specialized convolution and face collapse-based pooling operators. MeshConv3D operates directly on meshes of arbitrary topology, without any need of prior re-meshing/conversion techniques. In order to validate our approach, we have considered a semantic classification task. The experimental results obtained on three distinct benchmark datasets show that the proposed approach makes it possible to achieve equivalent or superior classification results, while minimizing the related memory footprint and computational load.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、コンピュータビジョン、画像インデックス、検索、セマンティック分類など、様々な2次元画像解析タスクにおいて重要な役割を担っている。 ポイントクラウドや3Dメッシュといった3DデータへのCNNの拡張は、不規則な接続問題に対処するために、非常に基本的な畳み込みとプール演算子を完全に再訪し、再定義する必要があるため、大きな課題を提起する。 本稿では,特殊畳み込みと面崩壊型プール演算子を組み合わせた3次元メッシュ設計手法であるMeshConv3Dを紹介する。 MeshConv3Dは、任意のトポロジのメッシュを直接運用する。 提案手法を検証するため,意味分類タスクを検討した。 3つの異なるベンチマークデータセットで得られた実験結果から,提案手法により,メモリフットプリントと計算負荷を最小限に抑えつつ,同等あるいは優れた分類結果が得られることが示された。

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