文献

J-GLOBAL ID：201902236809527092   整理番号：19A1959199

PointatrousNet:点雲解析のための点アトリコンボリューション【JST・京大機械翻訳】

PointAtrousNet: Point Atrous Convolution for Point Cloud Analysis

著者 (3件)： Pan Liang (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore) ,  Wang Pengfei (Temasek Laboratories, National University of Singapore, Singapore) ,  Chew Chee-Meng (Department of Mechanical Engineering, National University of Singapore, Singapore)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 4  号： 4  ページ： 4035-4041  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,点雲解析のための多重スケール局所幾何学的詳細を利用することに焦点を合わせた,パーミュレーション不変アーキテクチャ-PointAtrousNet(PAN)を提案した。画像領域におけるアトラスコンボリューションに触発されて,著者らは点状コンボリューション(PAC)操作を提案した。著者らのPACは,より多くのパラメータを導入することなく,または計算量を増加することなく,フィルタの受容野を効果的に拡大することができた特に,複数のスケールで隣接する文脈情報を明示的に利用するために,新しい点の空間ピラミッドプールモジュールを提案した。さらに,局所的幾何学的詳細を,計量的および特徴空間における近傍グラフを構築することによって捕えた。実験結果は,著者らのPANが様々なポイントクラウド推論応用に関して最先端の性能を達成することを示した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 不変性 ,  フィルタ ,  計算量 ,  *畳込み ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： 特徴空間 ,  文脈情報 ,  受容野 ,  マルチスケール , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 点雲 ,  解析 ,  コンボリューション