論文の概要: Noise-Injected Spiking Graph Convolution for Energy-Efficient 3D Point Cloud Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19660v2
• Date: Thu, 06 Mar 2025 03:14:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-07 15:06:36.306553
• Title: Noise-Injected Spiking Graph Convolution for Energy-Efficient 3D Point Cloud Denoising
• Title（参考訳）: エネルギー効率の良い3次元点雲デノイングのためのノイズ注入型スパイキンググラフ畳み込み
• Authors: Zikuan Li, Qiaoyun Wu, Jialin Zhang, Kaijun Zhang, Jun Wang,
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工ニューラルネットワーク(ANN)よりも2次元分類タスクにおいて優れたエネルギー効率を示した 本研究では,3次元点群におけるSNNのフルレグレッションポテンシャルを活用するために,ノイズ注入型スパイキンググラフ畳み込みネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.698008330627536
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs), inspired by the spiking computation paradigm of the biological neural systems, have exhibited superior energy efficiency in 2D classification tasks over traditional artificial neural networks (ANNs). However, the regression potential of SNNs has not been well explored, especially in 3D point cloud processing. In this paper, we propose noise-injected spiking graph convolutional networks to leverage the full regression potential of SNNs in 3D point cloud denoising. Specifically, we first emulate the noise-injected neuronal dynamics to build noise-injected spiking neurons. On this basis, we design noise-injected spiking graph convolution for promoting disturbance-aware spiking representation learning on 3D points. Starting from the spiking graph convolution, we build two SNN-based denoising networks. One is a purely spiking graph convolutional network, which achieves low accuracy loss compared with some ANN-based alternatives, while resulting in significantly reduced energy consumption on two benchmark datasets, PU-Net and PC-Net. The other is a hybrid architecture that combines ANN-based learning with a high performance-efficiency trade-off in just a few time steps. Our work lights up SNN's potential for 3D point cloud denoising, injecting new perspectives of exploring the deployment on neuromorphic chips while paving the way for developing energy-efficient 3D data acquisition devices.
• Abstract（参考訳）: 生物学的ニューラルネットワークのスパイキング計算パラダイムにインスパイアされたスパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)よりも2次元分類タスクにおいて優れたエネルギー効率を示した。 しかし、SNNの回帰ポテンシャルは特に3Dポイントクラウド処理においてよく研究されていない。 本稿では,3次元点群におけるSNNのフルレグレッションポテンシャルを活用するために,ノイズ注入型スパイキンググラフ畳み込みネットワークを提案する。 具体的には、まずノイズ注入されたニューロンをエミュレートし、ノイズ注入されたスパイキングニューロンを構築する。 そこで我々は,3次元点における外乱認識型スパイキング表現学習を促進するために,ノイズ注入型スパイキンググラフ畳み込みを設計する。 スパイクグラフの畳み込みから始めて、2つのSNNベースのデノナイジングネットワークを構築します。 ひとつは純粋にスパイクするグラフ畳み込みネットワークであり、いくつかのANNベースの代替品と比較して低い精度の損失を達成すると同時に、PU-NetとPC-Netという2つのベンチマークデータセット上でのエネルギー消費を著しく削減する。 もうひとつは、ANNベースの学習と高いパフォーマンス効率のトレードオフをほんの数ステップで組み合わせたハイブリッドアーキテクチャです。 我々の研究は、SNNが3Dポイントクラウドをデノベートする可能性を強調し、エネルギー効率のよい3Dデータ取得デバイスを開発する道を開くとともに、ニューロモルフィックチップへの展開を探求する新たな視点を注入する。

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