SOE-Net: 포인트 클라우드 기반 장소 인식을 위한 자기 주의 및 방향 인코딩 네트워크

우리는 포인트 클라우드 데이터에서 장소 인식 문제를 다루고, 점 간의 관계를 완전히 탐색하며 점별 로컬 디스크립터에 장거리 문맥을 통합하는 자기 주의 및 방향 인코딩 네트워크(self-attention and orientation encoding network, SOE-Net)를 소개합니다. PointOE 모듈에서는 각 점의 로컬 정보를 8개의 방향으로 캡처하고, 자기 주의 유닛에서는 로컬 디스크립터 간의 장거리 특성 의존성을 캡처합니다. 또한, 일반적으로 사용되는 메트릭 학습 손실보다 더 우수한 성능을 달성하는 새로운 손실 함수인 Hard Positive Hard Negative 쿼드러플 손실(HPHN quadruplet)을 제안합니다. 다양한 벤치마크 데이터셋에서 수행된 실험은 제안된 네트워크가 현재 최신 접근법들보다 우수한 성능을 보임을 입증합니다. 우리의 코드는 공개적으로 https://github.com/Yan-Xia/SOE-Net 에서 제공됩니다.