点群におけるエッジ検出のためのワンショット学習
arXiv cs.CV / 2026/4/27
📰 ニュースIdeas & Deep AnalysisModels & Research
要点
- 本論文は、異なるスキャナが異なるサンプリング誤差分布を持つという点に着目し、点群に対するエッジ抽出のためのワンショット学習手法を提案する。
- 学習対象の点群に特化したデータ分布を扱うことで、一般的な分布で学習したネットワークより優れた結果を得られることを示している。
- 軽量ネットワークOSFENet（One-Shot edge Feature Extraction Network）を、ワンショット学習フレームワークを支えるfiltered-KNNベースのサーフェスパッチ表現の設計によって学習する方法を提示する。
- さらに、RBF_DoSモジュールにより、サーフェスパッチのRBF（Radial Basis Function）ベース記述子を統合してエッジ抽出を強化する。
- ABCデータセットで7つのベースラインと比較する実験に加え、S3DIS、Semantic3D、UrbanBISなどの屋内・屋外の実計測データで実用性を検証している。
