曲率平滑化による点雲分類器の可視化【JST・京大機械翻訳】

Ziwen Chen; Wu Wenxuan; Qi Zhongang; Fuxin Li

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202211591215812 整理番号：22P0088872

曲率平滑化による点雲分類器の可視化【JST・京大機械翻訳】

Visualizing Point Cloud Classifiers by Curvature Smoothing

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発行年： 2019年11月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年09月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

最近,ポイントクラウド上で直接動作するいくつかのネットワークが提案されている。これらのネットワークを診断し,より良いアーキテクチャを設計するのを助けることができる点雲を分類するためのそれらの機構を理解する際に,著しい有用性がある。本論文では,ポイントクラウド分類器に重要な特徴を可視化する新しいアプローチを提案した。本手法は,点雲上の平滑化曲面領域に基づいている。顕著な特徴が平滑化された後,得られた点雲をネットワーク上で評価でき,特徴が分類器にとって重要であるかどうかを評価した。本論文の技術的寄与は近似曲率平滑化アルゴリズムであり,元の点雲から均一球のような一定曲率の1つにスムーズに遷移できる。平滑化アルゴリズムに基づいて,PCI-GOS(Point Cloud Integrated Gradients Salicy)を提案し,形状に関する最も重要な特徴をカバーする最小顕著性マップを自動的に発見できる可視化技術を提案した。実験結果は,異なる点雲分類器への洞察を明らかにした。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般 , パターン認識

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