論文の概要: Zero-Shot Learning on 3D Point Cloud Objects and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04980v1
• Date: Sun, 11 Apr 2021 10:04:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-13 14:13:06.170793
• Title: Zero-Shot Learning on 3D Point Cloud Objects and Beyond
• Title（参考訳）: zero-shot learning on 3d point cloud objects and beyond
• Authors: Ali Cheraghian, Shafinn Rahman, Townim F. Chowdhury, Dylan Campbell, Lars Petersson
• Abstract要約: 課題のいくつかを特定し,既存のモデルの性能を解析するために3次元領域に2次元ゼロショット学習(ZSL)手法を適用した。 観測された意味論とポイントクラウド機能を同時に調整する新しい損失関数を開発した。 幅広い実験が行われ、合成データセットと実データセットにZSLとGZSLの最先端を確立します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.6491982908705
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Zero-shot learning, the task of learning to recognize new classes not seen during training, has received considerable attention in the case of 2D image classification. However, despite the increasing ubiquity of 3D sensors, the corresponding 3D point cloud classification problem has not been meaningfully explored and introduces new challenges. In this paper, we identify some of the challenges and apply 2D Zero-Shot Learning (ZSL) methods in the 3D domain to analyze the performance of existing models. Then, we propose a novel approach to address the issues specific to 3D ZSL. We first present an inductive ZSL process and then extend it to the transductive ZSL and Generalized ZSL (GZSL) settings for 3D point cloud classification. To this end, a novel loss function is developed that simultaneously aligns seen semantics with point cloud features and takes advantage of unlabeled test data to address some known issues (e.g., the problems of domain adaptation, hubness, and data bias). While designed for the particularities of 3D point cloud classification, the method is shown to also be applicable to the more common use-case of 2D image classification. An extensive set of experiments is carried out, establishing state-of-the-art for ZSL and GZSL on synthetic (ModelNet40, ModelNet10, McGill) and real (ScanObjectNN) 3D point cloud datasets.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット学習(Zero-shot learning)は,2次元画像分類において,新しいクラスを学習時に認識するタスクである。 しかし,3dセンサの普及にもかかわらず,それに対応する3dポイントクラウド分類問題は有意義に検討されておらず,新たな課題も提起されている。 本稿では,課題のいくつかを特定し,既存のモデルの性能を解析するために3次元領域に2次元ゼロショット学習(ZSL)手法を適用した。 そこで,我々は3d zslに特有の問題に対処するための新しいアプローチを提案する。 まずインダクティブZSLプロセスを示し、3Dポイントクラウド分類のためのトランスダクティブZSLと一般化ZSL(GZSL)設定に拡張する。 この目的のために、目に見えないセマンティクスとポイントクラウドの特徴を同時に一致させ、既知の問題(例えば、ドメイン適応、ハブ性、データバイアス)に対処するためにラベル付けされていないテストデータを活用する新しいロス関数が開発された。 3次元点雲分類の特異性のために設計されているが、この手法はより一般的な2次元画像分類にも適用可能である。 合成(ModelNet40、ModelNet10、McGill)および実(ScanObjectNN)3Dポイントクラウドデータセット上で、ZSLとGZSLの最先端技術を確立するための広範な実験が実施された。

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