PointViG: A Lightweight GNN-based Model for Efficient Point Cloud Analysis

在点云分析领域，尽管图神经网络（GNN）在处理复杂的3D数据集方面具有显著的能力，但现有方法在广泛场景下遇到高计算成本和可扩展性问题等挑战。这些限制限制了GNN的实际部署，特别是在资源受限的环境中。为了解决这些问题，本研究介绍了PointViG，一种用于点云分析的高效框架。PointViG采用轻量级图卷积模块，以有效地聚合局部特征和减轻过度平滑。对于大规模点云场景，我们提出了一种自适应膨胀图卷积技术，该技术基于语义相关性在膨胀邻域内搜索稀疏的相邻节点，从而扩大感受野并确保计算效率。实验表明，PointViG在平衡性能和复杂性方面实现了与最先进模型相当的性能。在ModelNet40分类任务中，PointViG在1.5M参数下实现了94.3％的准确率。在S3DIS分割任务中，它在5.3M参数下实现了71.7％的mIoU。这些结果突显了PointViG在点云分析中的潜力和效率。

该论文旨在解决点云分析中图神经网络的高计算成本和可扩展性问题，以提高模型在资源受限环境下的实用性。

PointViG是一个高效的点云分析框架，它采用轻量级图卷积模块来聚合局部特征和缓解过度平滑，并提出一种自适应扩张图卷积技术来扩展感受野并确保计算效率。

PointViG在ModelNet40分类任务中达到了94.3%的准确率，参数数量为1.5M，在S3DIS分割任务中达到了71.7%的mIoU，参数数量为5.3M。该论文的实验设计合理，使用了公开数据集，并提供了开源代码。值得进一步研究的是如何将PointViG应用于更复杂的场景，以及如何进一步提高其性能。

在点云分析领域，最近的相关研究包括PointNet、PointNet++、DGCNN、SpiderCNN等。