DSPoint: 쌍스케일 포인트 클라우드 인식 및 고주파 융합

포인트 클라우드 처리는 그 희소성과 불규칙성 때문에 어려운 작업입니다. 이전 연구들은 로컬 특징 집계기 또는 글로벌 기하 구조에 대해 섬세한 설계를 제안하였지만, 두 가지 장점을 동시에 결합하는 경우는 드물었습니다. 우리는 복셀과 포인트에서 동시에 작동하여 로컬-글로벌 특징을 추출하는 고주파 융합을 통한 이중 스케일 포인트 클라우드 인식(DSPoint)을 제안합니다. 우리는 전통적인 복셀에 대한 합성곱 적용과 포인트에 대한 주의 메커니즘 사용의 설계를 역전시킵니다. 구체적으로, 채널 차원을 통해 포인트 특징을 분리하여 이중 스케일 처리를 수행합니다: 하나는 세부 기하 해석을 위해 포인트별 합성곱으로, 다른 하나는 장거리 구조 탐색을 위해 복셀별 글로벌 주의 메커니즘으로 처리됩니다. 우리는 로컬-글로벌 모달리를 혼합하기 위한 공유의 주의 융합 모듈을 설계하였습니다. 이 모듈은 고주파 좌표 정보를 교환하여 스케일 간 크로스-모달리티 상호작용을 수행합니다. ModelNet40, ShapeNet, 그리고 S3DIS와 같은 널리 사용되는 데이터셋에서 수행된 실험 및 아블레이션 연구는 우리의 DSPoint이 최신 기술 수준의 성능을 보임을 입증하였습니다.