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Uploaded byTakuya Minagawa
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
主に点群に対してSemantic Segmentationを行うことを目的としてTransformerを適用した研究のサーベイ
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点群SegmentationのためのTransformerサーベイ
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- 3. 自己紹介 3 株式会社ビジョン＆ITラボ 代表取締役 皆川 卓也（みながわたくや） 博士（工学） 「コンピュータビジョン勉強会＠関東」主催 株式会社フューチャースタンダード 技術顧問 略歴： 1999-2003年 日本HP（後にアジレント・テクノロジーへ分社）にて、ITエンジニアとしてシステム構築、プリ セールス、プロジェクトマネジメント、サポート等の業務に従事 2004-2009年 コンピュータビジョンを用いたシステム/アプリ/サービス開発等に従事 2007-2010年 慶應義塾大学大学院 後期博士課程にて、コンピュータビジョンを専攻 単位取得退学後、博士号取得（2014年） 2009年-現在 フリーランスとして、コンピュータビジョンのコンサル/研究/開発等に従事（2018年法人化） http://visitlab.jp
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- 6. 事業内容 1. Ｒ＆Ｄコンサルティング 2. 受託研究/開発 3.開発マネジメント 4. 開発コンサルティング 5. ビジネス化コンサルティング 6
- 7. ソリューション/製品 7 深層学習 (Deep Learning) Virtual/ Augmented Reality ナンバープレート認識 ビジョン＆ITラボの代表的なソリューション や製品の例を紹介いたします。
- 8. 深層学習 (Deep Learning) 8 深層学習についてのコンサルティングや開発支援などを 行います。 画像識別 物体検出 領域分割 人物姿勢推定 画像変換 画像生成 etc
- 9. Virtual Reality/Augmented Reality 9 御社がVirtualRealityやAugmented Realityを用いたビジネ スを行う上で必要な、総合的な技術コンサルティングや開 発/プロダクトを提供します。 特定物体認識 Visual SLAM 三次元スキャン Face Tracking
- 10. ナンバープレート認識： Number Plate Recognizer 画像や動画からナンバープレートを読み取ります 入力画像/動画 文字＋座標 Number Plate Recognizer 札幌000 (み) 0000 • Web APIまたはSDKで提供可能 • SDK • LinuxまたはWindows • C++またはPython • アルファベット分類番号および図柄入りナンバープレートにも対応 • GPU不要でロバストかつ高速な認識
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- 13. 発表の背景 13 「MetaFormerのアイデアはPointNetや点群畳み込み に通じるところがあり、特にPointNetで用いられた （Global Poolingで得られた）大域特徴量と点ごとの特 徴量を結合してShared MLPで変換するというアイデア は、MetaFormer構造の目的とよく似ています。」 コンピュータビジョン最前線Winter2022 ニュウモン点群深層学習 Deepで挑む３Dへの第一歩 千葉直也 より
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- 15. 本資料の目的 15 主にSemantic Segmentationを目的と して、点群にTransformerを適用した 手法について調査 どのように適用したのか？ Vision Transformer、MLP Mixer、Pool Formerなどと何が違うのか？ PointNet/PointNet++と何が違うの か？
- 16. 本資料の内容 16 PointNetのおさらい PointNet PointNet++ PointNeXt Transformerのおさらい Transformer VisionTransformer MLP Mixer Meta Former (Pool Former) 点群＋Transformer Point Transformer Point TransformerV2 Point Mixer Point Cloud Transformer PointVoxelTransformer Dual Transformer Fast Point Transformer Point BERT Stratified Transformer OctFormer Self-positioning Point-based Transformer まとめ
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- 18. PointNetおさらい：出典 18 PointNet Qi,C. R., Su, H., Mo, K., & Guibas, L. J. (2017). PointNet : Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation Big Data + Deep Representation Learning. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). PointNet++ Qi, C. R.,Yi, L., Su, H., & Guibas, L. J. (2017). PointNet++: Deep Hierarchical Feature Learning on Point Sets in a Metric Space. Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS) PointNeXt Qian, G., Li,Y., Peng, H., Mai, J., Hammoud, H.A.A. K., Elhoseiny, M., & Ghanem, B. (2022). PointNeXt: Revisiting PointNet++ with Improved Training and Scaling Strategies. Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS).
- 19. PointNet 19 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得
- 20. PointNet 20 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換
- 21. PointNet 21 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換
- 22. PointNet 22 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換
- 23. PointNet 23 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換 特徴量の変換 （点ごと）
- 24. PointNet 24 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換 特徴量の変換 （点ごと） Max Poolingで全点 の特徴を統合し、 Global特徴を算出
- 25. PointNet 25 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換 特徴量の変換 （点ごと） Max Poolingで全点 の特徴を統合し、 Global特徴を算出 Classification Score
- 26. PointNet 26 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換 特徴量の変換 （点ごと） Max Poolingで全点 の特徴を統合し、 Global特徴を算出 Global特徴 を各点の特 徴に追加 Segmentation Task
- 27. PointNet 27 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換 特徴量の変換 （点ごと） Max Poolingで全点 の特徴を統合し、 Global特徴を算出 Global特徴 を各点の特 徴に追加 特徴量の変換 （点ごと）
- 28. PointNet 28 各点群の点を独立に（周辺の点を参照せず）MLPで特徴量を学習 GlobalMax Poolingで点群全体の特徴量を取得 直交行列（≒回 転行列）を学習 し、座標変換 座標値（3次元） を特徴量（64次 元）へ変換 64次元の直 交行列を学 習し、特徴量 を変換 特徴量の変換 （点ごと） Max Poolingで全点 の特徴を統合し、 Global特徴を算出 Global特徴 を各点の特 徴に追加 特徴量の変換 （点ごと） 特徴量から各点 のラベルスコア 算出 (Segmentation)
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- 30. PointNet++ 30 PointNetを階層的に適用 点群をクラスタ分割→PointNet→クラスタ内で統合を繰 り返す FarthestPoint Samplingでサンプリン グした点を中心に半 径rでグルーピング （オーバーラップあり）
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- 36. PointNeXt 36 PointNet++の性能を以下の仕組みによって大幅改善 DataAugmentation、最適化手法、ハイパーパラメータを最新研究の 知見に基づき再調整 受容野を広げるために、Groupingの際に近傍との相対距離を正規 化 層を深くするために、Inverted Residual MLP (InvResMLP)ブロックを 導入
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- 38. Transformerおさらい: 出典 38 Transformer Vaswani,A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez,A. N., Kaiser, L., & Polosukhin, I. (2017).Attention Is All You Need. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS). Vision Transformer Dosovitskiy,A., Beyer, L., Kolesnikov,A.,Weissenborn, D., Zhai, X., Unterthiner,T., Dehghani, M., Minderer, M., Heigold, G., Gelly, S., Uszkoreit, J., & Houlsby, N. (2021).An Image Is Worth 16x16 Words:Transformers For Image Recognition At Scale. International Conference on Learning Representations (ICLR).
- 39. Transformerおさらい: 出典 39 MLPMixer Tolstikhin, I., Houlsby, N., Kolesnikov,A., Beyer, L., Zhai, X., Unterthiner,T.,Yung, J., Steiner,A., Keysers, D., Uszkoreit, J., Lucic, M., & Dosovitskiy,A. (2021). MLP-Mixer:An all-MLP Architecture forVision. Advances in Neural Information Processing Systems Meta Former (Pool Former) Yu,W., Luo, M., Zhou, P., Si, C., Zhou,Y.,Wang, X., Feng, J., &Yan, S. (2022). MetaFormer is ActuallyWhatYou Need forVision. Proceedings of the IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
- 40. Transformer 40 自然言語処理の分野で提案され た手法で、EncoderとDecoderで構 成される。 Encoderは単語列や時系列信号 等のシーケンスを入力として、特 徴ベクトルのシーケンスへ変換す る。 Decoderは特徴ベクトルのシーケ ンスを受け取り、入力シーケンス の再現、または別のシーケンスを 出力する（例：翻訳） Attention（注意機構）という仕組み を用いることで、例えば単語同士 の関係の重要度などを特徴ベクト ルに埋め込んでいる。
- 41. Attention 41 Queryによって、メモリ（Key- Value）の中から必要な情報 を選択的に取得する仕組み 例：翻訳のケース Query: 日本語の単語（特徴ベクトル） Key,Value: 英語の文章（英単語特徴ベク トル群） 出力： 英語の各単語ベクトルの重み 付き和 重みはQueryと関連が高いも のほど大きい Query Key Value
- 42. Attention 42 Self-Attention Cross-Attention 𝑊𝑄𝑊𝐾 𝑊𝑉 Q K V 𝑊𝑄 𝑊𝐾 𝑊𝑉 Q K V
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- 44. Multi-Head Attention 44 Single-HeadのAttentionを 複数並列に並べることで、 複数のAttention表現を取 得 入力次元は計算量を抑え るためにHead数hで除算し た数
- 45. Vision Transformer 45 画像を16x16のパッチに分割し、パッチをトークンとして TransformerEncoderを適用したところ、State-of-the-artの CNNに匹敵する性能
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- 47. Meta Former 47 VisionTransformerやMLP Mixerを、Token Mixing + Channel Mixingというアーキテクチャで一般化
- 48. Pool Former 48 TokenMixingをGlobal Average Poolingのようなシンプル な方法で実現しても、VisionTransformerやMLP Mixerに 匹敵する性能
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- 50. Point Transformer 50 Zhao,H., Jiang, L., Jia, J.,Torr, P., & Koltun,V. (2021). Point Transformer. International Conference on ComputerVision (ICCV). 点群にTransformerを適用した最初期の論文の一つ Vector AttentionやPositional Embeddingに相対座標を利用す る等、Transformerを点群に適用するにあたり、様々な工夫を 施している。 SegmentationおよびClassificationタスクで当時のState-of-the- Artを達成
- 51.
- 52.
- 53. Point Transformer 53 PointTransformerブロック 入力特徴量座標 近傍点を使った特徴量変換
- 54. Point Transformer 54 PointTransformerブロック 入力特徴量座標 近傍点を使った特徴量変換
- 55. Point Transformer ブロック 55 入力特徴量座標 x𝑗, 𝑝𝑗 x𝑖, 𝑝𝑖 K近傍
- 56. Point Transformer ブロック 56 入力特徴量座標 x p x φ x𝑖 − 𝜓(x𝑗) Query Key x𝑗, 𝑝𝑗 x𝑖, 𝑝𝑖 𝛿 = 𝜃 p𝑖 − p𝑗 MLP 相対座標 Positional Embedding 𝛼 x𝑗 MLP Value K近傍
- 57. Point Transformer ブロック 57 入力特徴量座標 x𝑗, 𝑝𝑗 x𝑖, 𝑝𝑖 𝛾 φ x𝑖 − 𝜓 x𝑗 + 𝛿 Query Key Positional Embedding 𝛾𝑖−1 𝛾𝑖−𝐾 𝛾𝑖−𝑗 … … 𝛼 x𝑗 + 𝛿 Value Positional Embedding 𝛼1 𝛼𝐾 𝛼𝑗 … … K近傍
- 58. K近傍 Point Transformer ブロック 58 入力特徴量座標 x𝑗, 𝑝𝑗 x𝑖, 𝑝𝑖 y𝑖 = x𝑗∈𝜒(𝑖) 𝜎 𝛾 φ x𝑖 − 𝜓 x𝑗 + 𝛿 ⊙ 𝛼 x𝑗 + 𝛿 チャネル方向にSoftmax ⊙ 要素ごと の積 総和 Vector Attention 𝜎
- 59. Point Transformer 59 TransitionDownブロック ダウンサンプリング サンプリング サンプリングした点のK近 傍の特徴量をMLPで変換 K個の特徴量のMax Pooling
- 60. Point Transformer 60 TransitionUpブロック アップサンプリング Skip Connection ３近傍点で補間
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- 62. Point Transformer 62 実験：ModelNet40, ShapeNetPart
- 63. Vision TransformerとPoint Transformerの違 い 63 Vision Transformer Point Transformer QueryとKey の相関 内積差分＋MLP Attention • スカラー • Multi-Head • ベクトル（チャネ ル方向にも重み づけ） • Single-Head Positional Embedding ランダムな初期値 から学習 点の相対座標＋ MLP Token Mixing 画像全体 K近傍点 PointTransformerV2 ではMulti-Head
- 64. Point Transformer V2 64 Wu, X., Lao,Y., Jiang, L., Liu, X., & Zhao, H. (2022). Point TransformerV2: GroupedVector Attention and Partition- based Pooling. Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), NeurIPS PointTransformerに対して、以下を導入することで性能改善 GroupedVector Attention より強力なPositional Embedding Partition Based Pooling
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- 69. Point Transformer V2 69 実験：ScanNet v2, S3DIS dataset
- 70. PointMixer 70 Choe, J.,Park, C., Rameau, F., Park, J., & Kweon, I. S. (2022). PointMixer: MLP-Mixer for Point Cloud Understanding. European Conference on ComputerVision (ECCV) MLP Mixerを、点群のような疎で乱雑なデータに対して適用す るために、Token-Mixing部分をChannel-MixingとSoftmaxの組 み合わせで置き換え Inter-Set、Intra-Set、Hierarchical-Setの３パターンでmixing 高効率
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- 83. MLP MixerとPointMixerの違い 83 MLP MixerPointMixer MLP Mixing トークンの転置 チャネル方向の Sotmaxによる重み 付き和 Positional Embedding なし。（トークンの順 番に含まれている） 点の相対座標＋ MLP Token Mixing 画像全体 K近傍点 所感：PointMixerはMLP Mixerとはまるで別物
- 84. Point TransformerとPointMixerの違い 84 PointTransformer y𝑖 = σx𝑗∈𝜒(𝑖) 𝜎 𝛾 φ x𝑖 − 𝜓 x𝑗 + 𝛿 ⊙ 𝛼 x𝑗 + 𝛿 PointMixer y𝑖 = σx𝑗∈𝜒(𝑖) 𝜎 𝑔2 𝑔1 x𝑗 ; 𝛿 ⊙ 𝑔3 x𝑗 KeyとQueryの差分 +Positional Embedding KeyにPositional EmbeddingをConcat Value + Positional Embedding Value PointMixerのToken Mixingは、シンプルにSoftmaxによる チャネル方向の重み付き和のみ Softmax チャネル方向の 重み付き和
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- 87. 画像と点群比較 87 Vision Point Cloud PointNet++にChannelMixingを加えたらPool Formerに対応。
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- 89. PCT: Point CloudTransformer 89 Guo, M. H., Cai, J. X., Liu, Z. N., Mu,T. J., Martin, R. R., & Hu, S. M. (2021). PCT: Point cloud transformer. Computational Visual Media, 7(2), 187–199. 点群の座標を特徴量へ変換し、通常のTransformerと同様、 Key、Queryの内積を用いてＡｔｔｅｎｔｉｏｎを生成し、Valueに重み づけ 全ての点同士でSelf-Attentionを計算 グラフ理論で用いられるラプラシアン行列を用いたOffset Attentionを導入することで、順序不変なAttentionを実装
- 90. PCT: Point CloudTransformer 90
- 91. PCT: Point CloudTransformer 91 点群を 特徴量 へ変換
- 92. PCT: Point CloudTransformer 92 Self- Attention
- 93. PCT: Point CloudTransformer 93 Linear + Batch Normalization + ReLU
- 94. PCT: Point CloudTransformer 94 Max Poolingと Average Poolingの Concat
- 95. PCT: Point CloudTransformer 95 Linear + Batch Normalization + ReLU + Dropout
- 96. PCT: Point CloudTransformer 96
- 97. PCT: Point CloudTransformer 97 𝑸 ∙ 𝑲𝑇
- 98. PCT: Point CloudTransformer 98 𝑭𝑆𝐴 = 𝜎 𝑸 ∙ 𝑲𝑇 ∙ 𝑽 Attention
- 99. PCT: Point CloudTransformer 99 通常のSelf Attention Offset-Attention 𝑭𝑜𝑢𝑡 = (𝑰 − 𝑨)𝑭𝑖𝑛 Attention Mapを隣 接行列とみなす Laplacian Matrix
- 100. PCT: Point CloudTransformer 100 実験: Model40 Classification
- 101. PCT: Point CloudTransformer 101 実験：S3DIS
- 102. Vision TransformerとPCTの違い 102 Vision Transformer Point Transformer QueryとKey の相関 内積 内積 AttentionMulti-Head Offset-Attention Positional Embedding ランダムな初期値 から学習 Sampling + Groupingで周辺領 域から特徴量算出 Token Mixing 画像全体 点群全体
- 103. PVT: Point VoxelTransformer 103 Zhang, C.,Wan, H., Shen, X., & Wu, Z. (2022). PVT: Point- voxel transformer for point cloud learning. International Journal of Intelligent Systems 点群ベースのAttentionとVoxelベースのAttention (Sparse Window Attention)を組み合わせることで、高速高性能なモデ ルを実現 VoxelベースのAttentionでは、点が内在するVoxelのみ使用し、 Voxel化されたWindow内でSelf-Attentionを取ることで、計算 量削減し、また点群密度の影響を低減
- 104. PVT: Point VoxelTransformer 104 PointVoxelTransformer Block Voxel Branch: 点群をボクセル化し、局所領域でSelf Attention Point Branch: 領域全体で点群同士の相対座標も考慮したSelf Attention。巨大な 点群に対しては簡易な External Attentionを使用
- 105. PVT: Point VoxelTransformer 105 PointVoxelTransformer Block Voxel Branch: 点群をボクセル化し、局所領域でSelf Attention Point Branch: 領域全体で点群同士の相対座標も考慮したSelf Attention。巨大な 点群に対しては簡易な External Attentionを使用 Voxel Branch Window内で、疎な点群に対し、 ハッシュテーブルを用いてSelf- Attention 特徴量をVoxel 上へ割り当て
- 106. PVT: Point VoxelTransformer 106 PointVoxelTransformer Block Voxel Branch: 点群をボクセル化し、局所領域でSelf Attention Point Branch: 領域全体で点群同士の相対座標も考慮したSelf Attention。巨大な 点群に対しては簡易な External Attentionを使用 Point Branch 𝑠𝑜𝑓𝑡𝑚𝑎𝑥 𝑄𝐾𝑇 + 𝐵 ∙ 𝑉 点同士の相対位置
- 107. PVT: Point VoxelTransformer 107 実験：ShapeNetPart, S3DIS
- 108. Dual Transformer 108 Han,X. F., Jin,Y. F., Cheng, H. X., & Xiao, G. Q. (2022). Dual Transformer for Point Cloud Analysis. IEEETransactions on Multimedia. Self-Attentionを点群同士、およびチャネル方向に対して適用 するDualTransformer Blockを導入
- 109. Dual Transformer 109 DualPoint CloudTransformer Blockを導入 点群同士、およびチャネル同士のMulti-Head Self-Attentionを それぞれ独立に計算し、和を取る。
- 110. Dual Transformer 110 DualPoint CloudTransformer Blockを導入 点群同士、およびチャネル同士のMulti-Head Self-Attentionを それぞれ独立に計算し、和を取る。 点群同士のSelf- Attention softmax 𝑄𝐾𝑇 ∙ 𝑉 チャネル間のSelf- Attention softmax 𝑄𝑇 𝐾 ∙ 𝑉
- 111. Dual Transformer 111 実験： ModelNet40 ShapeNet
- 112. Fast Point Transformer 112 Park, C., Jeong,Y., Cho, M., & Park, J. (2022). Fast Point Transformer. Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR) LightWeightな局所領域でのSelf-Attention Blockを導入 Voxel-Hashingベースアーキテクチャによって、Point Transformerと比較して129倍の推論の高速化
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- 114. Fast Point Transformer 114 点群をVoxelで分割 𝒫𝑖𝑛= 𝐩𝑛, 𝐢𝑛 座標 特徴ベ クトル
- 115. Fast Point Transformer 115 Voxel内の特徴量算出 𝒱= 𝐯𝑖, 𝐟𝑖, 𝐜𝑖 Voxel 座標 特徴量 Centroid 座標
- 116. Fast Point Transformer 119 Light-WeightSelf-Attention 𝐠𝑖 = 𝐟𝑖 + δabs 𝐜𝑖 − 𝐯𝑖 CentroidとVoxelの 相対座標＋MLP
- 117. Fast Point Transformer 120 Light-WeightSelf-Attention 𝐠𝑖 = 𝐟𝑖 + δabs 𝐜𝑖 − 𝐯𝑖 𝐟𝑖 ′ = 𝑗∈𝒩 𝑖 𝑎 𝐠𝑖, δabs 𝐯𝑖 − 𝐯𝑗 𝜓 𝐠𝑖 CentroidとVoxelの 相対座標＋MLP 隣接Voxelの相対座 標＋MLP cosine 類似度
- 118. Fast Point Transformer 121 Light-WeightSelf-Attention 𝐠𝑖 = 𝐟𝑖 + δabs 𝐜𝑖 − 𝐯𝑖 𝐟𝑖 ′ = 𝑗∈𝒩 𝑖 𝑎 𝐠𝑖, δabs 𝐯𝑖 − 𝐯𝑗 𝜓 𝐠𝑖 Positional Embedding Query Key Value
- 119. Fast Point Transformer 122 Light-WeightSelf-Attention 𝐠𝑖 = 𝐟𝑖 + δabs 𝐜𝑖 − 𝐯𝑖 𝐟𝑖 ′ = 𝑗∈𝒩 𝑖 𝑎 𝐠𝑖, δabs 𝐯𝑖 − 𝐯𝑗 𝜓 𝐠𝑖 Positional Embedding Query Key Value 全ての(i, j)の組み合わせで、 Kパターンのみ
- 120. Fast Point Transformer 124 Voxel特徴から点群を復元 𝒫𝑜𝑢𝑡= 𝐩𝑛, 𝐢𝑛 座標 特徴ベ クトル
- 121. Fast Point Transformer 125 実験：S3DIS
- 122. Point-BERT 126 Yu, X.,Tang,L., Rao,Y., Huang,T., Zhou, J., & Lu, J. (2022). Point-BERT: Pre-training 3D Point CloudTransformers with Masked Point Modeling. Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR) 点群解析のための事前学習モデルの作成 Classificationは2層のMLPを加えて識別。 Object Part Segmentationは、Transformerのいくつかの中間 層と最終層の特徴量を元に、各点のラベルを計算
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- 126.
- 127.
- 128.
- 129.
- 130.
- 131. Stratified Transformer 135 Lai,X., Liu, J., Jiang, L.,Wang, L., Zhao, H., Liu, S., Qi, X., & Jia, J. (2022). StratifiedTransformer for 3D Point Cloud Segmentation. Conference on ComputerVision and Pattern Recognition (CVPR) 近傍に対しては密に、遠方に対しては疎にサンプリングする ことで、局所領域の特徴と広域での特徴、両方を集約できる モデルを提案
- 132.
- 133. Stratified Transformer 137 学習可能なLook Up Tableを用いて、点同士 の相対座標をQuery、 Key、Valueの特徴量へ 変換し、埋め込み
- 134.
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- 137. 141 Layer Normalization 通常のTransformerと同様にKeyとQueryの内積を用い る（Multi-Head SelfAttention） y𝑖 = 𝑗 softmax 𝑄𝑢𝑒𝑟𝑦𝑖 ∙ 𝐾𝑒𝑦𝑗 ∙ 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒𝑗
- 138. 142 Layer Normalization Feed ForwardNetwork Windowを1/2ずら してSelf-Attentionを 計算
- 139.
- 140.
- 141. Stratified Transformer 145 Farthest Point Sampling +k-nn サンプル点のk 近傍でPooling
- 142.
- 143. Stratified Transformer 147 Skip Connectionか らの入力特徴量 SkipConnectionか らの入力座標 前層からの入力 Down Sample前の 点の特徴量を補間
- 144.
- 145. OctFormer 149 Wang, P.-S.(2023). OctFormer: Octree-based Transformers for 3D Point Clouds. ACMTransactions on Graphics (SIGGRAPH), 42(4), 1–11. 点群をWindowで区切ってSelf-Attentionを計算することで、計 算量削減 Windowごとの点の数が異なるという課題を解決するために、 Windowの形状を柔軟に変更 Windowの位置をずらして再計算することで、Receptive Field を拡大（Dilated Partition）
- 146.
- 147. OctFormer 151 • 点群からOctreeを生成 （ここでは２次元で説明）。 • 赤が点群、点が存在す るノードはグレー。 •Z-Order Curveを用いて、 Octreeノードを１列に並 べる。 • 点の存在するノードお よび同じ親をもつノード のみ並べる。 • ノード配列をオーバー ラップの無いWindow で分割（同じ色が同じ Window） • Window内のノード数 は一定（ここでは7） • 設定したWindow内で Self-Attentionを計算 • Windowの位置をずら すことで受容野を広げ る。 • Dilation=2の例 • Z-Order Curve上（ただ し空ノードは含まない） で2個おきのノードを同 じWindowに設定
- 148.
- 149. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 153 Park, J., Lee, S., Kim, S., Xiong,Y., & Kim, H. J. (2023). Self-positioning Point-based Transformer for Point Cloud Understanding. Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). リソース削減のために、全ての点同士のSelf- Attentionを取るのではなく、グローバルおよびロー カルの特徴を捉えたself-positioning point (SP point) を使用。 SP pointを用いてローカルおよびグローバルなCross- Attentionを取ることで、3つのベンチマーク(SONN, SN-Part, and S3DIS)でSOTA達成
- 150.
- 151. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 155 SPPointの算出方法 入力点群 座標 各点の特徴ベクトル
- 152. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 156 SPPointの算出方法 潜在変数 各潜在変数を元に算出されたSP Point座標 𝛿𝑠 = 𝑖 Softmax 𝒇𝑖 T 𝒛𝑠 𝑥𝑖
- 153. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 157 SPPointの算出方法 SP Pointに近い点ほど大きい重み 𝑔 𝛿𝑠, 𝑥𝑖 = exp −𝛾 𝛿𝑠 − 𝑥𝑖 2 潜在変数に近い特徴ほど大きい重み ℎ 𝒛𝑠, 𝒇𝑖 = exp 𝒇𝑖 T 𝒛𝑠 σ𝑗 exp 𝒇𝑗 T 𝒛𝑠 各SP Pointの特徴ベクトル 𝝍𝑠 = 𝑖 𝑔 𝛿𝑠, 𝑥𝑖 ∙ ℎ 𝒛𝑠, 𝒇𝑖 ∙ 𝒇𝑖
- 154. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 158 Channel-wisePoint Attention (CWPA)
- 155. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 159 Channel-wisePoint Attention (CWPA) SP Pointと入力点群の相 対座標算出 (Positional Embedding) 入力点群座標 SP Point座標
- 156. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 160 Channel-wisePoint Attention (CWPA) 入力点群の特徴ベクトル (Query) SP Pointの特徴ベクトル (Key) SP Pointと入力点群間の 特徴ベクトル差分 SP Pointと入力点群間の 特徴ベクトル差分
- 157. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 161 Channel-wisePoint Attention (CWPA) MLPで特徴ベクトルの変換 MLPで特徴ベクトルの変換 Vector Attention (Channel方向)
- 158. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 162 全体ネットワーク構成 Segmentation Classification
- 159. Self-Positioning Point-based Transformer (SPoTr) 163 全体ネットワーク構成 Segmentation Classification Farthest Point Sampling SP Pointを用いた CWPA 入力近傍点群の みでCWPA
- 160.
- 161. 点群＋Transformerまとめ 165 Attentionの計算範囲 Attentionの取り方 PositionalEmbedding PointTransformer 局所領域のみ 差分＋Vector Attention 相対座標＋MLP PointMixer 局所領域のみ 差分＋Vector Attention 相対座標＋MLP PCT 点群全体（小さな点群） 内積＋Offset Attention 特徴量がすでに座標情報を含 んでいるという考え方 PVT 局所領域＋全体点群（た だし大規模点群に対して は簡易処理） 内積＋Scalar Attention 相対座標 DualTransformer 点群全体（小さな点群） 内積＋Scalar Attention 記載なし Fast Point Transformer 局所領域のみ Light-Weight Self- Attention 相対座標（Voxel間 orVoxel- Centroid間）＋MLP Point BERT 点群全体（局所領域を トークンとして） 内積＋Scalar Attention クラスタ中心座標＋MLP Stratified Transformer 局所領域(マルチスケー ル)＋ShiftedWindow 内積＋Scalar Attention 相対座標を量子化したLook UpTable OctFormer 局所領域（可変形状） +DilatedWindow 内積＋Scalar Attention Conditional Positional Encoding (DepthWise Conv + Batch Norm) SPoTr Self-Positioning Point 差分＋Vector Attention 相対座標＋MLP