diffConv：以不规则视角分析不规则点云
计算机视觉与模式识别
2022-07-13 v3
摘要
标准空间卷积假设输入数据具有规则的邻域结构。现有方法通常通过固定规则“视角”（例如固定邻域大小）将卷积推广到不规则点云域，其中每个点的卷积核大小保持不变。然而，由于点云不如图像那样结构化，固定的邻居数量带来了不利的归纳偏置。我们提出一种名为差分图卷积（diffConv）的新颖图卷积，它不依赖于规则视角。diffConv 在随空间变化和密度扩张的邻域上操作，并通过学习到的掩码注意力机制进一步自适应。实验表明，我们的模型对噪声非常鲁棒，在 3D 形状分类和场景理解任务中取得了最先进的性能，且推理速度更快。
引用
@article{arxiv.2111.14658,
title = {diffConv: Analyzing Irregular Point Clouds with an Irregular View},
author = {Manxi Lin and Aasa Feragen},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.14658},
year = {2022}
}
备注
Accepted by ECCV 2022