Att undersöka kontextuell information i den lokala regionen är viktigt för att forma förståelse och analys. Befintliga studier använder ofta handgjorda eller explicita sätt att koda kontextuell information i lokala regioner. Det är dock svårt att fånga in finkornig kontextuell information på ett handgjort eller explicit sätt, t.ex. sambandet mellan olika områden i en lokal region, vilket begränsar de inlärda funktionernas diskriminerande förmåga. För att lösa detta problem föreslår vi en ny modell för djupinlärning för 3D-punktmoln, som heter Point2Sequence, för att lära sig 3D-formfunktioner genom att fånga finkornig kontextuell information på ett nytt implicit sätt. Punkt 2Sequence använder en ny sekvens lärande modell för punktmoln för att fånga korrelationer genom att aggregera flerskaliga områden i varje lokal region med uppmärksamhet. I punkt 2Sekvensen lär sig först särdragen i varje områdesskala i en lokal region. Därefter fångar det korrelationen mellan areaskalor i processen att aggregera alla areaskalor med hjälp av ett återkommande neuralt nätverk (RNN) baserad kodare-dekoder struktur, där en uppmärksamhetsmekanism föreslås för att belysa vikten av olika areaskalor. Experimentella resultat visar att punkt 2Sequence uppnår toppmoderna prestanda i form klassificering och segmentering uppgifter.
Punkt 2Seqeuce REF använder en uppmärksamhetsbaserad sekvens till sekvensarkitektur för att koda de flerskaliga områdesfunktionerna i lokala regioner.
Point2Sequence: Learning the Shape Representation of 3D Point Clouds with an Attention-based Sequence to Sequence Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}