論文の概要: Spatio-temporal Self-Supervised Representation Learning for 3D Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.00179v1
• Date: Wed, 1 Sep 2021 04:17:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-02 14:22:46.565855
• Title: Spatio-temporal Self-Supervised Representation Learning for 3D Point Clouds
• Title（参考訳）: 3次元点雲に対する時空間自己教師あり表現学習
• Authors: Siyuan Huang, Yichen Xie, Song-Chun Zhu, Yixin Zhu
• Abstract要約: ラベルのないタスクから学習できる時間的表現学習フレームワークを導入する。 幼児が野生の視覚的データからどのように学ぶかに触発され、3Dデータから派生した豊かな手がかりを探索する。 STRLは3Dポイントクラウドシーケンスから2つの時間的関連フレームを入力として、空間データ拡張で変換し、不変表現を自己指導的に学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 96.9027094562957
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: To date, various 3D scene understanding tasks still lack practical and generalizable pre-trained models, primarily due to the intricate nature of 3D scene understanding tasks and their immense variations introduced by camera views, lighting, occlusions, etc. In this paper, we tackle this challenge by introducing a spatio-temporal representation learning (STRL) framework, capable of learning from unlabeled 3D point clouds in a self-supervised fashion. Inspired by how infants learn from visual data in the wild, we explore the rich spatio-temporal cues derived from the 3D data. Specifically, STRL takes two temporally-correlated frames from a 3D point cloud sequence as the input, transforms it with the spatial data augmentation, and learns the invariant representation self-supervisedly. To corroborate the efficacy of STRL, we conduct extensive experiments on three types (synthetic, indoor, and outdoor) of datasets. Experimental results demonstrate that, compared with supervised learning methods, the learned self-supervised representation facilitates various models to attain comparable or even better performances while capable of generalizing pre-trained models to downstream tasks, including 3D shape classification, 3D object detection, and 3D semantic segmentation. Moreover, the spatio-temporal contextual cues embedded in 3D point clouds significantly improve the learned representations.
• Abstract（参考訳）: 現在まで、様々な3dシーン理解タスクは、主に3dシーン理解タスクの複雑な性質と、カメラビュー、照明、オクルージョンなどによってもたらされる多様なバリエーションのために、実用的で一般化された事前学習モデルに欠けている。 本稿では,ラベルのない3次元点群から自己管理的に学習可能な時空間表現学習(STRL)フレームワークを導入することで,この問題に対処する。 幼児が野生の視覚的データからどのように学ぶかに触発され、3Dデータから得られる豊かな時空間的手がかりを探索する。 具体的には、3Dポイントクラウドシーケンスから2つの時間的関連フレームを入力として、空間データ拡張で変換し、不変表現を自己指導的に学習する。 STRLの有効性を裏付けるために,3種類のデータセット(合成,室内,屋外)について広範な実験を行った。 実験の結果,教師付き学習法と比較して,学習された自己教師付き表現は,3次元形状分類,3次元物体検出,3次元意味セグメンテーションなどの下流タスクに事前訓練されたモデルを一般化しながら,同等あるいはそれ以上のパフォーマンスを達成することができることがわかった。 さらに、3dポイントクラウドに埋め込まれた時空間的手がかりは、学習した表現を大幅に改善する。

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