論文の概要: Physics-Driven Local-Whole Elastic Deformation Modeling for Point Cloud Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13812v2
• Date: Wed, 10 Sep 2025 14:42:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 17:24:19.7916
• Title: Physics-Driven Local-Whole Elastic Deformation Modeling for Point Cloud Representation Learning
• Title（参考訳）: ポイントクラウド表現学習のための物理駆動局所ホール弾性変形モデリング
• Authors: Zhongyu Chen, Rong Zhao, Xie Han, Xindong Guo, Song Wang, Zherui Qiao,
• Abstract要約: データ駆動方式に物理駆動機構を導入し,点雲の微細な特徴を学習する。 データ駆動型暗黙フィールドの幾何モデリング能力と物理駆動型弾性変形を組み合わせたデュアルタスク・エンコーダ・デコーダ・フレームワークを設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.287271928044033
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing point cloud representation learning methods primarily rely on data-driven strategies to extract geometric information from large amounts of scattered data. However, most methods focus solely on the spatial distribution features of point clouds while overlooking the relationship between local information and the whole structure, which limits the accuracy of point cloud representation. Local information reflect the fine-grained variations of an object, while the whole structure is determined by the interaction and combination of these local features, collectively defining the object's shape. In real-world, objects undergo deformation under external forces, and this deformation gradually affects the whole structure through the propagation of forces from local regions, thereby altering the object's geometric features. Therefore, the appropriate introduction of physics-driven mechanism can effectively compensate for the limitations of data-driven methods in structural modeling and significantly enhance the generalization and interpretability of point cloud representations in downstream tasks such as understanding and recognition. Inspired by this, we incorporate a physics-driven mechanism into the data-driven method to learn fine-grained features in point clouds and model the structural relationship between local regions and the whole shape. Specifically, we design a dual-task encoder-decoder framework that combines the geometric modeling capability of data-driven implicit fields with physics-driven elastic deformation. Through the integration of physics-based loss functions, the framework is guided to predict localized deformation and explicitly capture the correspondence between local structural changes and whole shape variations. Experimental results show that our method outperforms existing approaches in object classification and segmentation, demonstrating its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 既存のクラウド表現学習法は主に、大量の散在するデータから幾何学的情報を抽出するデータ駆動型戦略に依存している。 しかし、ほとんどの手法は、局所情報と点雲表現の精度を制限する構造全体との関係を見越しながら、点雲の空間分布の特徴にのみ焦点を当てている。 局所情報はオブジェクトのきめ細かい変化を反映し、全体構造はこれらの局所的な特徴の相互作用と組み合わせによって決定され、オブジェクトの形状を集合的に定義する。 現実世界では、物体は外部力の下で変形し、この変形は局所的な領域からの力の伝播を通じて構造全体に徐々に影響を与え、物体の幾何学的特徴を変化させる。 したがって、物理駆動機構の適切な導入は、構造モデリングにおけるデータ駆動手法の限界を効果的に補償することができ、理解や認識などの下流タスクにおける点雲表現の一般化と解釈可能性を大幅に向上させることができる。 これに着想を得た物理駆動機構をデータ駆動方式に組み込んで,点雲の微細な特徴を学習し,局所領域と全体形状の構造的関係をモデル化する。 具体的には、データ駆動型暗黙フィールドの幾何モデリング能力と物理駆動型弾性変形を組み合わせたデュアルタスク・エンコーダ・デコーダ・フレームワークを設計する。 物理に基づく損失関数の統合により、このフレームワークは局所的な変形を予測し、局所的な構造変化と全体の形状変化との対応を明示的に捉える。 実験結果から,本手法はオブジェクト分類やセグメンテーションにおいて既存の手法よりも優れており,その有効性が示された。

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