Abstract-Learning diskriminerande form representation direkt på punktmoln är fortfarande utmanande i 3D form analys och förståelse. Nya studier omfattar vanligtvis tre steg: först dela ett punktmoln i vissa lokala regioner, sedan extrahera motsvarande funktion i varje lokal region, och slutligen aggregera alla enskilda lokala regioner funktioner i en global funktion som form representation med enkel max poolning. Sådana pooling-baserade funktionsaggregationsmetoder tar dock inte tillräcklig hänsyn till de rumsliga sambanden (t.ex. Den relativa lokaliseringen till andra regioner) mellan lokala regioner beaktas, vilket i hög grad begränsar förmågan att lära sig diskriminerande form representation. För att ta itu med denna fråga föreslår vi ett nytt nätverk för djupinlärning, som heter Point2SpatialCapsule, för aggregering av funktioner och rumsliga relationer i lokala regioner på punktmoln, som syftar till att lära sig mer diskriminerande form representation. Jämfört med de traditionella Max-pooling-baserade aggregeringsnätverken kan Point2SpatialCapsule explicit lära sig inte bara geometriska funktioner i lokala regioner utan också rumsliga relationer mellan dem. Punkt 2SpatialCapsule består av två huvudmoduler. För att lösa störningsproblemen i lokala regioner är den första modulen, kallad geometrisk funktionsaggregation, utformad för att aggregera de lokala regionernas funktioner i de lärbara klustercentren, som uttryckligen kodar de rumsliga platserna från det ursprungliga 3D-utrymmet. Den andra modulen, som kallas rumslig relationsaggregation, föreslås för att ytterligare aggregera de klustererade funktionerna och de rumsliga sambanden mellan dem i funktionsutrymmet med hjälp av de rumslig-medvetna kapslarna som utvecklats i detta papper. Jämfört med tidigare kapselnätverk baserade metoder, funktionen routing på den rumsliga-medvetna kapslar kan lära sig mer diskriminerande rumsliga relationer mellan lokala regioner för punktmoln, som upprättar en direkt kartläggning mellan logg tidigare och den rumsliga platser genom funktionskluster. Experimentella resultat visar att Point2SpatialCapsule överträffar de senaste metoderna i 3D-form klassificering, hämtning och segmentering uppgifter under de välkända ModelNet och ShapeNet dataset.
Punkt 2SpatialCapsule Ref integrerar kapslar för att utforska de lokala strukturerna i punktmoln, som använder en flerskalig blandning för att öka mångfalden av lokala regionfunktioner och tillämpar en klusterverksamhet för att fånga den rumsliga informationen i lokala regioner i funktionsutrymmet.
Point2SpatialCapsule: Aggregating Features and Spatial Relationships of Local Regions on Point Clouds using Spatial-aware Capsules
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}