점-경계 상호작용 계층 네트워크를 이용한 포인트 클라우드 의미 분할

우리는 각 점과 그 문맥적 이웃 간의 의미 관계를 엣지를 통해 탐색하여 3D 의미 장면 라벨링을 달성하였습니다. 점 라벨 예측을 위한 인코더-디코더 분기를 포함하여, 우리는 점 특성을 계층적으로 통합하고 엣지 특성을 생성하기 위해 엣지 분기를 구성하였습니다. 엣지 분기에 점 특성을 통합하기 위해, 그래프가 거친 층에서 초기화되고 점 디코딩 과정에 따라 점차적으로 풍부해지는 계층적 그래프 프레임워크를 설립하였습니다. 최종 그래프의 각 엣지에 대해, 두 연결된 점의 의미 일관성을 나타내는 라벨을 예측하여 점 예측을 강화하였습니다. 다른 층에서는 엣지 특성이 해당하는 점 모듈로 전달되어 로컬 영역에서 메시지 패싱(message passing) 강화를 위한 문맥 정보를 통합합니다. 두 분기는 서로 상호작용하며 세그멘테이션에서 협력합니다. 여러 3D 의미 라벨링 데이터셋에서 얻은 적절한 실험 결과는 우리의 작업의 효과성을 입증합니다.