We propose simple yet effective improvements in point representations and local neighborhood graph construction within the general framework of graph neural networks (GNNs) for 3D point cloud processing. As a first contribution, we propose to augment the vertex representations with important local geometric information of the points, followed by nonlinear projection using a MLP. As a second contribution, we propose to improve the graph construction for GNNs for 3D point clouds. The existing methods work with a k-nn based approach for constructing the local neighborhood graph. We argue that it might lead to reduction in coverage in case of dense sampling by sensors in some regions of the scene. The proposed methods aims to counter such problems and improve coverage in such cases. As the traditional GNNs were designed to work with general graphs, where vertices may have no geometric interpretations, we see both our proposals as augmenting the general graphs to incorporate the geometric nature of 3D point clouds. While being simple, we demonstrate with multiple challenging benchmarks, with relatively clean CAD models, as well as with real world noisy scans, that the proposed method achieves state of the art results on benchmarks for 3D classification (ModelNet40) , part segmentation (ShapeNet) and semantic segmentation (Stanford 3D Indoor Scenes Dataset). We also show that the proposed network achieves faster training convergence, i.e. ~40% less epochs for classification. The project details are available at https://siddharthsrivastava.github.io/publication/geomgcnn/


翻译:我们提议在3D点云处理的图形神经网络(GNNS)总框架内,简单而有效地改进点表示和当地邻里图的构造。作为第一个贡献,我们提议增加顶部图示,提供重要的当地对点的几何信息,然后使用 MLP 进行非线性投影。作为第二个贡献,我们提议改进3D点云的GNS图形构造。现有的方法以 k-nn 为基础,构建当地邻里图。我们争辩说,如果在现场的某些地区通过传感器进行密集采样,则可能减少顶部图示的覆盖面。作为第一项贡献,我们提议的方法旨在对付这些问题并改进这类情况的覆盖面。传统的GNNS是用一般图示来工作,而后继而后,使用非线性投影的图示,以3D点云的地理测量性质。我们用多种具有挑战性的基准来绘制当地邻里点图,比较清洁的CAD模型,以及真实的世界扫描,拟议的方法的目的是在3Net/Sqion 部分分类中达到艺术基准(Mos sqion Streal) 。我们把Sqeal sqeal sqeal salistration用于3Shade 3Sqeals 。

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