PointWeb:一种增强点云处理中局部邻域特征提取的方法

PointWeb:一种增强点云处理中局部邻域特征提取的方法

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pointweb：Enhancing Local Neighborhood Features for Point Cloud Processing 这是2019年发布在cvpr上的文章

论文地址 ：http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2019/papers/Zhao_PointWeb_Enhancing_Local_Neighborhood_Features_for_Point_Cloud_Processing_CVPR_2019_paper.pdf

作者 Hengshuang Zhao 主页 https://hszhao.github.io/#patent

摘要

文章提出了可以用于从点云的局部邻域中提取上下文特征得新方法pointweb.与以往的工作不同，我们更加考虑局部点之间的联系，能够根据局部区域的特征来扩展每个点的特征，从而能更好地表示区域的特征。

同时提出了一种新的自适应特征调整(AFA)模块，用于寻找点与点之间的交互作用。对于每个局部区域，构建一个影响矩阵，将影响矩阵映射用于后面特征差别的映射（For each
local region, an impact map carrying element-wise impact
between point pairs is applied to the feature difference map.）
根据自适应学习的影响指标，每个特征被同一区域的其他特征拉或推。调整后的特征与区域信息进行了很好的编码，有利于点云的分割和分类等识别任务。实验结果表明，该模型在语义分割和形状分类数据集上都取得了较好的效果。