Abstrakt. Feature lärande på punktmoln har visat stora löften, med införandet av effektiva och allmängiltiga ramar för djupt lärande såsom pointnet++. Hittills har emellertid punktdrag abstrakterats på ett oberoende och isolerat sätt och ignorerat den relativa utformningen av närliggande punkter såväl som deras drag. I den här artikeln, föreslår vi att övervinna denna begränsning genom att använda spektral graf konvolution på en lokal graf, kombinerat med en ny graf pooling strategi. I vårt tillvägagångssätt, graf konvolution utförs på en närmaste granne graf konstruerad från en punkt grannskap, sådan att funktioner är gemensamt lärt. Vi ersätter standard max pooling steg med en rekursiv kluster och pooling strategi, utformad för att aggregera information från inom kluster av noder som är nära varandra i sina spektral koordinater, vilket leder till rikare övergripande funktionsdeskriptorer. Genom omfattande experiment på olika dataset, visar vi en konsekvent påvisbar fördel för uppgifterna både punktuppsättning klassificering och segmentering.
Spektral graf konvolution på en lokal graf används för bearbetning punktmoln i REF.
Local Spectral Graph Convolution for Point Set Feature Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}