GeoAuxNet: Towards Universal 3D Representation Learning for Multi-sensor Point Clouds

📄 arXiv: 2403.19220v1 📥 PDF

作者: Shengjun Zhang, Xin Fei, Yueqi Duan

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-28

备注: CVPR 2024

💡 一句话要点

提出GeoAuxNet以解决多传感器点云的通用3D表示学习问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 点云处理 几何学习 体素表示 多传感器融合 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理来自不同传感器的点云时，通常需要设计不同的网络架构，导致训练效率低下。
  2. 本文提出的GeoAuxNet通过几何到体素的辅助学习，允许体素表示获取点级几何信息，从而提高模型的泛化能力。
  3. 实验结果表明，GeoAuxNet在多传感器数据集上的表现优于其他集体训练模型，并在单一数据集上与最先进模型相当。

📝 摘要（中文）

不同传感器（如RGB-D相机和LiDAR）捕获的点云存在显著的领域差距。现有方法通常为不同传感器设计不同的网络架构并分别训练。本文提出几何到体素的辅助学习，使体素表示能够访问点级几何信息，从而支持体素基础网络的更好泛化。我们构建了由体素引导的动态点网络生成的分层几何池，能够有效提供适应于不同体素特征阶段的辅助细粒度几何信息。通过在联合多传感器数据集上的实验，验证了GeoAuxNet的有效性。我们的模型在多传感器数据集上集体训练的表现优于其他模型，并在每个单一数据集上与最先进的专家模型达到了竞争性结果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决不同传感器（如RGB-D和LiDAR）捕获的点云之间的领域差距问题。现有方法通常需要为每种传感器设计独立的网络架构，导致训练效率低下和泛化能力不足。

核心思路：GeoAuxNet通过几何到体素的辅助学习，使得体素表示能够获取点级几何信息。这种设计旨在提高体素基础网络的泛化能力，并为多传感器点云提供更好的解释能力。

技术框架：GeoAuxNet的整体架构包括一个由体素引导的动态点网络，该网络生成分层几何池，提供适应于不同体素特征阶段的细粒度几何信息。模型通过联合多传感器数据集进行训练，以实现更好的性能。

关键创新：本文的主要创新点在于提出了几何到体素的辅助学习机制，使得体素网络能够有效利用点云的几何信息。这与传统方法的独立训练方式形成了鲜明对比。

关键设计：在模型设计中，采用了动态点网络来生成几何池，并通过特定的损失函数来优化体素特征的学习过程。模型的参数设置经过精心调整，以确保在不同传感器数据上的有效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在多传感器数据集上的实验结果显示，GeoAuxNet的性能优于其他集体训练模型，且在单一数据集上与最先进的专家模型相当，展示了显著的泛化能力和准确性。

🎯 应用场景

GeoAuxNet的研究成果在自动驾驶、机器人导航和三维重建等领域具有广泛的应用潜力。通过提高多传感器点云的表示学习能力，该方法能够增强系统在复杂环境中的感知和决策能力，推动相关技术的发展与应用。

📄 摘要（原文）

Point clouds captured by different sensors such as RGB-D cameras and LiDAR possess non-negligible domain gaps. Most existing methods design different network architectures and train separately on point clouds from various sensors. Typically, point-based methods achieve outstanding performances on even-distributed dense point clouds from RGB-D cameras, while voxel-based methods are more efficient for large-range sparse LiDAR point clouds. In this paper, we propose geometry-to-voxel auxiliary learning to enable voxel representations to access point-level geometric information, which supports better generalisation of the voxel-based backbone with additional interpretations of multi-sensor point clouds. Specifically, we construct hierarchical geometry pools generated by a voxel-guided dynamic point network, which efficiently provide auxiliary fine-grained geometric information adapted to different stages of voxel features. We conduct experiments on joint multi-sensor datasets to demonstrate the effectiveness of GeoAuxNet. Enjoying elaborate geometric information, our method outperforms other models collectively trained on multi-sensor datasets, and achieve competitive results with the-state-of-art experts on each single dataset.