Till skillnad från på bilder, semantiskt lärande på 3D-punktmoln med hjälp av ett djupt nätverk är utmanande på grund av naturligt oordnad datastruktur. Bland befintliga verk har Point-Net uppnått lovande resultat genom att direkt lära sig om punktuppsättningar. Men det inte dra full nytta av en punkt lokala grannskapet som innehåller finkornig strukturell information som visar sig vara till hjälp för bättre semantiskt lärande. I detta avseende presenterar vi två nya åtgärder för att förbättra PointNet med ett effektivare utnyttjande av lokala strukturer. Den första fokuserar på lokala geometriska 3D-strukturer. I analogi med en konvolutionskärna för bilder definierar vi en punktuppsättningskärna som en uppsättning lärbara 3D-punkter som tillsammans svarar på en uppsättning angränsande datapunkter enligt deras geometriska egenskaper mätt med kärnkorrelation, anpassade från en liknande teknik för punktmolnsregistrering. Den andra utnyttjar lokala högdimensionella funktionsstrukturer genom rekursiv funktionsaggregation på en närmaste granne-graf som beräknas från 3D-positioner. Experiment visar att vårt nätverk effektivt kan fånga upp lokal information och på ett robust sätt uppnå bättre resultat på stora datamängder. Vår kod finns på
KCNet REF föreslår en kärna korrelation och diagram pooling lager för att utnyttja lokala strukturer.
Mining Point Cloud Local Structures by Kernel Correlation and Graph Pooling
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}