階層的なポイント-エッジ相互作用ネットワークを用いた点群の意味分割

私たちは、各点とその文脈的な近傍との間の意味論的関係をエッジを通じて探索することで、3D意味場面ラベリングを達成しました。ポイントラベルを予測するエンコーダー-デコーダーブランチに加えて、ポイント特徴量を階層的に統合し、エッジ特徴量を生成するエッジブランチを構築しました。エッジブランチでポイント特徴量を取り入れるため、グラフが粗い層から初期化され、徐々にポイントデコードプロセスとともに豊富になる階層的なグラフレームワークを確立しました。最終的なグラフの各エッジに対して、2つの接続されたポイントの意味的一貫性を示すラベルを予測し、これによりポイント予測の精度向上を目指します。異なる層においては、エッジ特徴量が対応するポイントモジュールに供給され、局所領域でのメッセージ伝播強化のために文脈情報を統合します。2つのブランチは互いに相互作用し、セグメンテーションにおいて協調して動作します。いくつかの3D意味ラベリングデータセットにおける実験結果は、私たちの手法の有効性を示しています。