本論文は、3Dポイントクラウドのインスタンスセグメンテーションを行う新しいニューラルネットワークアーキテクチャを提案している。
提案手法では、プロトタイプと係数を並列に学習し、それらを組み合わせることでインスタンスマスクの予測を行う。係数は、新しい多重スケールモジュールであるDilated Point Inceptionを用いて、サンプリングされた点群から算出される。得られた予測は過剰であるため、非最大値抑制アルゴリズムを用いて最終的な予測を得る。
この手法により、時間のかかるクラスタリングステップを省略でき、推論時間の変動も小さくなる。実験の結果、提案手法は、S3DIS-blocksデータセットでは4.9%のmRecの向上、PartNetデータセットでは2.0%のmAPの向上を達成し、さらに28%の高速化と1.0%の低い推論時間の標準偏差を実現した。
Sang ngôn ngữ khác
từ nội dung nguồn
arxiv.org
Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ
by Remco Royen,... lúc arxiv.org 10-04-2024
https://arxiv.org/pdf/2410.02352.pdfYêu cầu sâu hơn