....................................... Punktmoln segmentering med hjälp av den föreslagna neurala nätverket. Nedre delen: schematisk neural nätverksarkitektur. Överst: Strukturen av de funktioner utrymmen som produceras på olika lager av nätverket, visualiseras som avståndet från den röda punkten till alla resten av punkterna (visas vänster-till-höger är ingång och lager 1-3; höger figur visar den resulterande segmentering). Observera hur funktionen rymdstruktur i djupare lager fångar semantiskt liknande strukturer som vingar, flygplan eller turbiner, trots ett stort avstånd mellan dem i det ursprungliga ingångsutrymmet. Punktmoln ger en flexibel geometrisk representation lämplig för otaliga tillämpningar i datorgrafik; de omfattar också den råa produktionen Tillstånd att göra digitala eller hårda kopior av hela eller delar av detta arbete för personligt eller klassrum användning beviljas utan avgift, förutsatt att kopior inte görs eller distribueras för vinst eller kommersiella fördelar och att kopior bär detta meddelande och den fullständiga hänvisning på första sidan. Upphovsrätt till delar av detta verk som ägs av andra än upphovsmannen måste hedras. Abstraktering med kredit är tillåten. För att kopiera på annat sätt, eller återpublicera, för att posta på servrar eller för att omfördela till listor, krävs tidigare specifik behörighet och/eller avgift. Begär tillstånd från authoritys@acm.org. av de flesta 3D datainsamling enheter. Medan handgjorda funktioner på punktmoln har länge föreslagits i grafik och vision, men den senaste tidens överväldigande framgång för konvolutionella neurala nätverk (CNN) för bildanalys tyder på värdet av att anpassa insikt från CNN till punktmoln världen. Punktmoln saknar till sin natur topologisk information, så att utforma en modell för att återställa topologi kan berika representationskraften hos punktmoln. I detta syfte föreslår vi en ny neural nätverksmodul dubbad EdgeConv lämplig för CNN-baserade högnivåuppgifter på punktmoln, inklusive klassificering och segmentering. EdgeConv fungerar på diagram dynamiskt beräknade i varje lager av nätverket. Det är differentiable och kan anslutas till befintliga arkitekturer. Jämfört med befintliga moduler som arbetar i extrinsiskt utrymme eller behandlar varje punkt självständigt, EdgeConv har flera tilltalande egenskaper: Det innehåller lokal information grannskapet; det kan staplas tillämpas för att lära sig globala formegenskaper; och i flera lager system affinitet i funktion utrymme fångar semantiska egenskaper över potentiellt långa avstånd i den ursprungliga inbäddning. Vi visar prestandan för vår modell på standardriktmärken, inklusive ModelNet40, ShapeNetPart och S3DIS.
Således har flera tillägg föreslagits [13, REF som utökar inmatningen med information från lokala områden av punkter.
Dynamic Graph CNN for Learning on Point Clouds
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}