SO-Net: Point Cloud Analysis를 위한 Self-Organizing Network

본 논문은 순서가 없는 포인트 클라우드를 위한 순열 불변성 구조인 SO-Net을 소개합니다. SO-Net은 Self-Organizing Map (SOM)을 구축하여 포인트 클라우드의 공간 분포를 모델링합니다. SOM을 기반으로 SO-Net은 개별 포인트와 SOM 노드에서 계층적 특징 추출을 수행하고, 결국 단일 특징 벡터로 입력 포인트 클라우드를 표현합니다. 네트워크의 수용 영역은 포인트-노드 k 최근접 이웃 검색을 통해 체계적으로 조정될 수 있습니다. 포인트 클라우드 재구성, 분류, 객체 부분 세그멘테이션 및 형태 검색과 같은 인식 작업에서 제안된 네트워크는 최신 접근 방식과 유사하거나 더 우수한 성능을 보입니다. 또한, 제안된 아키텍처의 병렬화 가능성과 간결함 덕분에 기존의 포인트 클라우드 인식 네트워크보다 훈련 속도가 크게 빠릅니다. 본 연구의 코드는 프로젝트 웹사이트에서 제공됩니다.https://github.com/lijx10/SO-Net