Vi presenterar en självövervakad uppgift på punktmoln, för att lära sig meningsfulla punktvisa funktioner som kodar lokal struktur runt varje punkt. Vårt självövervakade nätverk, MortonNet, fungerar direkt på ostrukturerade/oordnade punktmoln. Med hjälp av en multi-lager RNN, MortonNet förutsäger nästa punkt i en punkt sekvens som skapats av en populär och snabb Space Filling Curve, Mortonorder kurva. Den slutliga RNN-tillstånd (coined Morton-funktionen) är mångsidig och kan användas i generiska 3D-uppgifter på punktmoln. I själva verket visar vi hur Morton funktioner kan användas för att avsevärt förbättra prestanda (+3% för 2 populära semantiska segmenteringsalgoritmer) i uppgiften att semantiska segmentering av punktmoln på utmanande och storskaliga S3DIS dataset. Vi visar också hur MortonNet utbildade sig på S3DIS-överföringar väl till en annan storskalig datauppsättning, vKITTI, vilket leder till en förbättring jämfört med toppmoderna 3,8%. Slutligen använder vi Morton funktioner för att träna en mycket enklare och stabilare modell för delsegmentering i ShapeNet. Våra resultat visar hur vår självövervakade uppgift resulterar i funktioner som är användbara för 3D-segmenteringsuppgifter, och generaliserar väl till andra datauppsättningar.
I REF föreslogs ett nätverk som förutspår nästa punkt i en sekvens av punkter som täcker ett punktmoln.
MortonNet: Self-Supervised Learning of Local Features in 3D Point Clouds
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}