Punktmoln är den ursprungliga utgången av många verkliga 3D-sensorer. För att låna framgången av 2D convolutional nätverk arkitekturer, en majoritet av populära 3D perception modeller voxelize punkterna, vilket kan resultera i en förlust av lokala geometriska detaljer som inte kan återvinnas. I detta dokument föreslår vi ett nytt läsbart konvolutionsskikt för behandling av 3D-punktsmolndata direkt. Istället för diskretiseringspunkter i fasta voxlar deformerar vi våra lärbara 3D-filter för att matcha med punktmolnets form. Vi föreslår att kombinera voxeliserade stamnät med vårt deformerbara filterlager vid 1) nätverkets ingångsström och 2) utdataförutsägelselagren för att förbättra resonemanget på punktnivå. Vi får toppmoderna resultat på LiDAR semantisk segmentering och producerar en betydande vinst i prestanda på LiDAR-objektdetektering.
I REF används 3D-deformerbara filter på 3D-punktmoln (i stället för 3D-diskretisering via voxel) för att bevara modellen mot förlust av lokal geometrisk information.
Deformable Filter Convolution for Point Cloud Reasoning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}