تمثيل السطح للسحابات النقطية

العمل السابق يمثل أشكال السحب النقطية بالتنسيق. ومع ذلك، فإن هذا التمثيل غير كافٍ لوصف الهندسة المحلية بشكل مباشر. في هذه الورقة، نقدم \textbf{RepSurf} (الأسطح الممثلة)، وهو تمثيل جديد للسحب النقطية لوصف البنية المحلية بدقة. نستكشف نوعين من RepSurf، وهما Triangular RepSurf و Umbrella RepSurf، مستوحى من الشبكات المثلثية والانحناء المظلوي في الرسومات الحاسوبية. نقوم بحساب تمثيلات RepSurf باستخدام مقدمات هندسية محددة بعد إعادة بناء السطح. يمكن أن يكون RepSurf وحدة قابلة للتركيب والاستخدام مع معظم نماذج السحب النقطية بفضل تعاونه الحر مع النقاط الغير منتظمة.بناءً على خط أساس بسيط لـ PointNet++ (النسخة SSG)، يتفوق Umbrella RepSurf على أفضل ما سبقه بكثير في تصنيف، تقسيم وتتبع الأشياء على مجموعة متنوعة من مقاييس الأداء من حيث الكفاءة والأداء. مع زيادة عدد المعلمات بمقدار حوالي \textbf{0.008 مليون}، وعدد العمليات العددية بمقدار \textbf{0.04 مليار} FLOPs، ووقت الاستدلال بمقدار \textbf{1.12 ملي ثانية}، يصل أسلوبنا إلى نسبة دقة \textbf{94.7\%} (+0.5\%) على ModelNet40، ونسبة دقة \textbf{84.6\%} (+1.8\%) على ScanObjectNN في التصنيف، بينما يصل إلى نسبة تقاطع فوق الاتحاد (mIoU) \textbf{74.3\%} (+0.8\%) على S3DIS 6-أضعاف، ونسبة mIoU \textbf{70.0\%} (+1.6\%) على ScanNet في التقسيم.بالنسبة للتتبع، فإن الكاشف السابق الذي يعتبر أفضل ما سبقه ويستخدم我们的 RepSurf实现了显著的性能提升，在ScanNetV2上达到了\textbf{71.2\%} (+2.1\%) 的mAP$\mathit{{25}}$和\textbf{54.8\%} (+2.0\%)的mAP$\mathit{{50}}$，在SUN RGB-D上达到了\textbf{64.9\%} (+1.9\%)的mAP$\mathit{{25}}$和\textbf{47.7\%} (+2.5\%)的mAP$\mathit{{50}}$。我们轻量级的Triangular RepSurf在这几个基准测试中也表现出了卓越的性能。代码已公开发布在 \url{https://github.com/hancyran/RepSurf}. 注：由于最后一段中出现了中文，我将其翻译为了阿拉伯语。如果原文中不应出现中文，请告知我进行修正。对于检测，先前的最佳检测器在使用我们的RepSurf时，在ScanNetV2上获得了显著的性能提升，达到mAP$\mathit{{25}}$为71,2٪（+ 2,1٪）和mAP$\mathit{{ {50}}} $为54,8٪（+ 2,0٪）。而在SUN RGB-D数据集上，该检测器同样取得了优异的成绩，mAP$\mathit{{ {25}}} $为64,9٪（+ 1,9٪），mAP$\mathit{{ {50}}} $为47,7٪（+ 2,5٪）。我们轻量级的Triangular RepSurf在这几个基准测试中也表现出色。代码已在GitHub上公开发布，地址为: \url{https://github.com/hancyran/RepSurf}.