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德國亞琛工業大學提出DualConvMesh-Net更好處理3D網格數據

2020-05-09 15:25

另一種可行的卷積則定義于頂點的相對位置上，但本文則重點研究那些在歐式卷積和側地線卷積下不同的區域：測地線圖卷積定義的領域是沿著表面可以通過一條邊觸及的頂點，這意味著鄰域中只包含局域測地線尺度上接近的點；而歐式圖卷積則基于歐式距離定義的鄰域，一般利用k－nn或者一定半徑內的圖結構來得到。

為了在不同層級上對網格進行處理，提出了基于池化追蹤圖（pooling trace map）的方式來對網格進行不斷簡化。其中第0級是原始的分辨率最高的層次，網格的分辨率隨著l的增加而降低。池化追蹤圖的目的是將l層的頂點通過雙射的方式映射到下一個層次l＋1的頂點集合中。而后通過邊的簡化算法得到l＋1層的邊，并連接得到的頂點。下圖顯示了網格的池化過程，在簡化網格的同時保持測地線鄰域。

實際過程中使用了兩種成熟的集合處理方法，Quadric Error Metrics（QEM）和Vertex Clustering（VC），結合池化追蹤圖來實現池化和上采樣的過程。

針對網格的池化過程

大規模場景分割

為了驗證方法的有效性，研究人員在S3DIS、ScanNetV2和Matterport3D等三個大規模場景分割數據集上進行了實驗。其中S3DIS來自斯坦福大學，包含六個大規模的室內場景，共三棟不同樓房內的271個房間和13類語義標簽；ScanNetv2則包含了種類豐富的室內場景和對應的重建表面、紋理網格、基準語義標注等，其中包含了20個語義分類；Matterport3D包含了90個建筑尺度的RGB－D掃描結果和21個類別標注。
通過充分訓練后，下表顯示了本文方法的性能。在ScanNet數據和S3DIS數據集上，本方法得到了較好的結果，超過了現有的圖卷積方法。