論文の概要: FastPoint: Accelerating 3D Point Cloud Model Inference via Sample Point Distance Prediction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23480v1
- Date: Thu, 31 Jul 2025 12:02:40 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.725951
- Title: FastPoint: Accelerating 3D Point Cloud Model Inference via Sample Point Distance Prediction
- Title（参考訳）: FastPoint: サンプルポイント距離予測による3Dポイントクラウドモデル推論の高速化
- Authors: Donghyun Lee, Dawoon Jeong, Jae W. Lee, Hongil Yoon,
- Abstract要約: 我々は,3Dポイントクラウド処理のためのソフトウェアベースのアクセラレーション技術であるFastPointを紹介する。
距離曲線を予測することにより、全対距離を網羅的に計算することなく、後続のサンプル点を効率的に同定することができる。
提案手法は,サンプリング品質とモデル性能を保ちながら,最遠点サンプリングと隣接探索操作を大幅に高速化する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.409294413882632
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Deep neural networks have revolutionized 3D point cloud processing, yet efficiently handling large and irregular point clouds remains challenging. To tackle this problem, we introduce FastPoint, a novel software-based acceleration technique that leverages the predictable distance trend between sampled points during farthest point sampling. By predicting the distance curve, we can efficiently identify subsequent sample points without exhaustively computing all pairwise distances. Our proposal substantially accelerates farthest point sampling and neighbor search operations while preserving sampling quality and model performance. By integrating FastPoint into state-of-the-art 3D point cloud models, we achieve 2.55x end-to-end speedup on NVIDIA RTX 3090 GPU without sacrificing accuracy.
- Abstract（参考訳）: ディープニューラルネットワークは3Dポイントクラウド処理に革命をもたらしたが、大規模で不規則なクラウドを効率的に扱うことは依然として難しい。
この問題に対処するために,最遠点サンプリング時のサンプリング点間の予測可能な距離傾向を利用するソフトウェアベースの高速化手法であるFastPointを導入する。
距離曲線を予測することにより、全対距離を網羅的に計算することなく、後続のサンプル点を効率的に同定することができる。
提案手法は,サンプリング品質とモデル性能を保ちながら,最遠点サンプリングと隣接探索操作を大幅に高速化する。
FastPointを最先端の3Dポイントクラウドモデルに統合することで、精度を犠牲にすることなくNVIDIA RTX 3090 GPUのエンドツーエンドのスピードアップを2.55倍に向上する。
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