点群SegmentationのためのTransformerサーベイ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今回、主に点群に対してSemantic Segmentationを行うためにTansformerを適用した研究についてサーベイしてみたので、資料を公開します。 元々は、前回開催したコンピュータビジョン勉強会＠関東「深層学習＋３D論文読み会」で発表するために準備していたのですが、発表者が十分に集まったことと、ハイブリッド開催のため運営が大変になりそうだったので、発表は断念しました。 最初は画像と点群でのTransformerの適用方法の違いが気になって調べだしたので、PointTransformerとPointMixerあたりまでを発表するつもりだったのですが、発表を取りやめて調べる時間もできたので、色々と追加で調べているうちに分量が増えてしまいました。 調べてみて、果たしてTransformerは畳み込みと比べて点群処理に最適か？というのはよくわかりませんでした。ただ、PointBERTの
点群における3Dターゲット検出の新しいフレームワークVoteNet、2つのデータセットで最高精度を更新
3つの要点 ✔️ 2D検出器に頼ることなく生データを直接3Dターゲット検出が可能 ✔️ 点群ネットワークに古典的なハフ変換に似た投票メカニズムであるVoteNetを提案 ✔️ 従来手法の多くを凌駕した Deep Hough Voting for 3D Object Detection in Point Clouds written by Charles R. Qi, Or Litany, Kaiming He, Leonidas J. Guibas (Submitted on 21 Apr 2019 (v1), last revised 22 Aug 2019 (this version, v2)) Comments: Published by ICCV 2019 Subjects: Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV) はじめに
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