面向点云识别网络的显著图生成

梁奥; 张浩; 花海洋

doi:10.37188/OPE.20233108.1188

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面向点云识别网络的显著图生成

信息科学 | 更新时间：2023-05-04

- 面向点云识别网络的显著图生成
- Saliency maps for point cloud recognition models
- 光学精密工程 2023年31卷第8期页码：1188-1201
- 作者机构：
  
  1.中国科学院光电信息处理重点实验室，辽宁沈阳 110016
  2.中国科学院沈阳自动化研究所，辽宁沈阳 110016
  3.中国科学院机器人与智能制造创新研究院，辽宁沈阳 110169
  4.中国科学院大学，北京 100049
- 作者简介：
  
  [ "梁奥（1998-），男，湖北襄阳人，硕士研究生，2021年于福州大学获得机器人工程专业学士学位，辅修人工智能专业，现主要从事基于激光雷达的目标检测及点云处理的研究。E-mail： liangao@sia.cn" ]
  [ "花海洋（1978-），男，辽宁抚顺人，副研究员，研究生导师，2001年于东北大学测控技术与仪器专业获工学学士学位； 2006年于中国科学院沈阳自动化研究所模式识别与智能系统专业工学硕士学位。主要从事光电系统性能评估理论与方法、光电仿真、目标光学特性分析与建模等领域的研究。E-mail： c3ill@sia.cn" ]
- 基金信息：
  
  中科院创新基金资助项目(E01Z040101)
- DOI：10.37188/OPE.20233108.1188
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2022-08-29，
  
  修回日期：2022-09-26，
  
  纸质出版日期：2023-04-25
- 稿件说明：
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梁奥,张浩,花海洋.面向点云识别网络的显著图生成[J].光学精密工程,2023,31(08):1188-1201.

LIANG Ao,ZHANG Hao,HUA Haiyang.Saliency maps for point cloud recognition models[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(08):1188-1201.
梁奥,张浩,花海洋.面向点云识别网络的显著图生成[J].光学精密工程,2023,31(08):1188-1201. DOI： 10.37188/OPE.20233108.1188.

LIANG Ao,ZHANG Hao,HUA Haiyang.Saliency maps for point cloud recognition models[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(08):1188-1201. DOI： 10.37188/OPE.20233108.1188.

摘要

点云结构上的特殊性质，导致解释其深度模型学习特征的结果存在困难。提出了一种获得点云目标识别模型显著图的方法，首先在点云空间中随机释放若干自由因子并输入到模型中，然后根据设计的贡献度评价指标，基于梯度下降使骨干网络输出的池化特征尽可能偏离目标点云识别过程中输出的池化特征并更新因子位置。迭代后的因子无法参与识别过程，其对模型的预测“零贡献”，将目标点云中的点移动到这些因子的位置后对识别结果的影响与丢弃该点完全相同。点的移动过程可微，最后可根据梯度信息获得显著图。本文的方法在ModelNet40数据集上生成PointNet模型的显著图，相较于用点云中心生成显著图的方法，理论依据更强且适用的数据集更多。移动点至“零贡献”因子位置后对模型的影响较移动点至点云中心与丢弃点更相似。按本文的方法丢弃点使模型精度下降得更快，在仅丢弃100个点的情况下，模型的OA（overall accuracy）由90.4%下降至81.1%。同时经DGCNN和PointMLP评估，该显著性结果具有良好的通用性。该方法生成的显著性分数精度更高，且由模型驱动不含任何假设，适用于绝大多数点云识别模型和数据集，其显著性分析结果对目标识别网络的搭建与数据增强具有指导意义。

Abstract

The specific properties of point cloud structures lead to difficulties in the interpretation of features learned from deep neural networks （DNNs）. In this study， a method is proposed to obtain saliency maps for point cloud target recognition models. First， a number of free factors are randomly released in the point cloud space and input into the model. Then， based on the designed contribution evaluation index， the pooled features output by the backbone are deflected as much as possible using the target point cloud recognition process based on gradient descent， and the factor positions are updated. The iterated factors do not participate in the recognition process， thus contributing "zero" to the prediction of the model such that moving the points in the target point cloud to the positions of these factors has exactly the same effect on the recognition result as dropping the points. The process of moving the points is differentiable， and the saliency maps can be obtained from the gradient information. The saliency maps for PointNet were generated on ModelNet40 using the proposed method. This method has a strong theoretical basis for generating saliency maps and is applicable to more number of datasets compared with the method using point cloud centers. The effect of shifting points to the no-contribution factor position is more similar to dropping points than shifting points to the center of the point cloud. In this study， dropping points by the saliency scores rapidly reduced the overall accuracy of the model from 90.4% to 81.1% with only 100 points dropped. Meanwhile， the saliency scores displayed good generality as evaluated using deep graph convolutional neural network （DGCNN） and PointMLP. The proposed method is driven by the model without prior assumptions and generates significance scores with higher precision； it is applicable to most point cloud recognition models. The results of saliency analysis are instructive for the construction of target recognition networks and data augmentation.

关键词

Keywords

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