DSPoint: デュアルスケールポイントクラウド認識における高周波融合

点群処理は、その疎さと非規則性のため、困難な課題となっています。先行研究では、局所特徴量集約器または全体的な幾何学的アーキテクチャの巧妙な設計が提案されてきましたが、両者の利点を組み合わせたものはほとんどありません。本研究では、Dual-Scale Point Cloud Recognition with High-frequency Fusion (DSPoint) を提案し、ボクセルとポイントに対して同時に行うことで局所-全体の特徴量を抽出します。我々は、従来のボクセルに対する畳み込みとポイントに対する注意機構の適用という設計を逆転させました。具体的には、チャンネル次元を通じて点群特徴量を二つのスケールで処理するために分離します：一つは細かい幾何学的解析のためにポイントごとの畳み込みを行い、もう一つは長距離構造探索のためにボクセルごとの全体的な注意機構を使用します。さらに、高周波座標情報の通信によってスケール間のクロスモダリティ相互作用を行う特徴量アライメント用の共注意融合モジュールを設計しました。広く採用されている ModelNet40, ShapeNet, および S3DIS における実験と削除実験により、我々の DSPoint が最先端の性能を示していることが証明されました。