Vi presenterar en nätverksarkitektur för bearbetning av punktmoln som direkt fungerar på en samling punkter som representeras som en gles uppsättning prover i en högdimensionell lattice. Naïvely tillämpa convolutions på denna lattice skalor dåligt, både i termer av minne och beräkningskostnader, som storleken på lattice ökar. I stället använder vårt nätverk glesa bilaterala konvolutionslager som byggstenar. Dessa lager upprätthåller effektiviteten genom att använda indexstrukturer för att tillämpa konvolutioner endast på ockuperade delar av gallret, och tillåter flexibla specifikationer av latticestrukturen möjliggör hierarkiskt och rumsligt medvetna funktionsinlärning, samt gemensamma 2D-3D resonemang. Både punktbaserade och bildbaserade representationer kan enkelt integreras i ett nätverk med sådana lager och den resulterande modellen kan tränas på ett end-to-end sätt. Vi presenterar resultat på 3D-segmenteringsuppgifter där vårt tillvägagångssätt överträffar befintliga toppmoderna tekniker.
I SPLATNet REF kartläggs källpunktsproverna in i en högdimensionell lattice, där sparsam bilateral konvolution används för att lära formfunktioner.
SPLATNet: Sparse Lattice Networks for Point Cloud Processing
{'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']}