論文の概要: EZ-SP: Fast and Lightweight Superpoint-Based 3D Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00385v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 08:21:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.212628
• Title: EZ-SP: Fast and Lightweight Superpoint-Based 3D Segmentation
• Title（参考訳）: EZ-SP:高速軽量スーパーポイントベース3Dセグメンテーション
• Authors: Louis Geist, Loic Landrieu, Damien Robert,
• Abstract要約: 本稿では,幾何学的および意味論的にコヒーレントなスーパーポイントを13$times$で生成する,学習可能な完全GPUパーティショニングアルゴリズムを提案する。 私たちのモジュールはコンパクト(60kパラメータ以下)で、20分以内の列車で、異なるサロゲート損失を発生させ、手作りの特徴を必要としない。 72$times$高速な推論と120$times$少ないパラメータで、EZ-SPは3つの領域にわたるポイントベースSOTAモデルの精度と一致する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.136068396056869
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Superpoint-based pipelines provide an efficient alternative to point- or voxel-based 3D semantic segmentation, but are often bottlenecked by their CPU-bound partition step. We propose a learnable, fully GPU partitioning algorithm that generates geometrically and semantically coherent superpoints 13$\times$ faster than prior methods. Our module is compact (under 60k parameters), trains in under 20 minutes with a differentiable surrogate loss, and requires no handcrafted features. Combine with a lightweight superpoint classifier, the full pipeline fits in $<$2 MB of VRAM, scales to multi-million-point scenes, and supports real-time inference. With 72$\times$ faster inference and 120$\times$ fewer parameters, EZ-SP matches the accuracy of point-based SOTA models across three domains: indoor scans (S3DIS), autonomous driving (KITTI-360), and aerial LiDAR (DALES). Code and pretrained models are accessible at github.com/drprojects/superpoint_transformer.
• Abstract（参考訳）: スーパーポイントベースのパイプラインは、ポイントまたはボクセルベースのセマンティックセマンティックセグメンテーションに代わる効率的な代替手段を提供するが、CPUバウンドパーティションステップによってボトルネックとなることが多い。 本稿では,幾何学的および意味論的にコヒーレントなスーパーポイントを13$\times$で生成する,学習可能な完全GPUパーティショニングアルゴリズムを提案する。 私たちのモジュールはコンパクト(60kパラメータ以下)で、20分以内の列車で、異なるサロゲート損失を発生させ、手作りの特徴を必要としない。 軽量なスーパーポイント分類器と組み合わせることで、パイプライン全体が$2MBのVRAMに収まり、数百万ポイントのシーンにスケールし、リアルタイム推論をサポートする。 72$\times$高速推論と120$\times$少ないパラメータで、EZ-SPは屋内スキャン(S3DIS)、自律運転(KITTI-360)、空中LiDAR(DALES)の3つの領域にわたるポイントベースSOTAモデルの精度と一致する。 コードと事前訓練されたモデルはgithub.com/drprojects/superpoint_transformerで利用できる。

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