3D-punktmoln är en effektiv och flexibel representation av 3D-strukturer. Nyligen, neurala nätverk som arbetar på punktmoln har visat överlägsen prestanda på uppgifter som form klassificering och delsegmentering. Prestanda på dessa uppgifter utvärderas dock med hjälp av kompletta, anpassade former, medan verkliga 3D-data är partiella och ojusterade. En viktig utmaning när det gäller att lära sig från ojusterade punktmolnsdata är hur man uppnår invarians eller jämbördighet med avseende på geometriska omvandlingar. För att ta itu med denna utmaning föreslår vi ett nytt transformatornätverk som fungerar på 3D-punktsmoln, som heter Iterative Transformer Network (IT-Net). Olika från befintliga transformatornätverk, IT-Net förutsäger en 3D stel omvandling med hjälp av en iterativ förfining system inspirerad av klassisk bild och punktmoln anpassning algoritmer. Vi visar att modeller som använder IT-Net uppnår överlägsen prestanda över utgångsvärden för klassificering och segmentering av partiella, ojusterade 3D-former. Vidare ger vi en analys av effektiviteten i det iterativa förfiningsschemat för att uppskatta exakt objekt poserar från partiella observationer.
Wentao m.fl. introducerade iterativa transformatornätverk (IT-Net) REF som använder PointNet för att uppskatta en kanonisk orientering av punktmoln för att öka klassificeringen och segmenteringsnoggrannheten.
Iterative Transformer Network for 3D Point Cloud
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}