論文の概要: Implicit Autoencoder for Point Cloud Self-supervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00785v1
• Date: Mon, 3 Jan 2022 18:05:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-04 14:50:15.765712
• Title: Implicit Autoencoder for Point Cloud Self-supervised Representation Learning
• Title（参考訳）: ポイントクラウド自己教師型表現学習のためのインプシットオートエンコーダ
• Authors: Siming Yan, Zhenpei Yang, Haoxiang Li, Li Guan, Hao Kang, Gang Hua, Qixing Huang
• Abstract要約: Implicit Autoencoder(IAE)は、ポイントクラウドデコーダを暗黙のデコーダに置き換える、シンプルだが効果的な方法である。 我々は,3Dオブジェクトと3Dシーンの両方において,自己指導型学習タスクにおけるIAEの有用性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.00417907509285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Many 3D representations (e.g., point clouds) are discrete samples of the underlying continuous 3D surface. This process inevitably introduces sampling variations on the underlying 3D shapes. In learning 3D representation, the variations should be disregarded while transferable knowledge of the underlying 3D shape should be captured. This becomes a grand challenge in existing representation learning paradigms. This paper studies autoencoding on point clouds. The standard autoencoding paradigm forces the encoder to capture such sampling variations as the decoder has to reconstruct the original point cloud that has sampling variations. We introduce Implicit Autoencoder(IAE), a simple yet effective method that addresses this challenge by replacing the point cloud decoder with an implicit decoder. The implicit decoder outputs a continuous representation that is shared among different point cloud sampling of the same model. Reconstructing under the implicit representation can prioritize that the encoder discards sampling variations, introducing more space to learn useful features. We theoretically justify this claim under a simple linear autoencoder. Moreover, the implicit decoder offers a rich space to design suitable implicit representations for different tasks. We demonstrate the usefulness of IAE across various self-supervised learning tasks for both 3D objects and 3D scenes. Experimental results show that IAE consistently outperforms the state-of-the-art in each task.
• Abstract（参考訳）: 多くの3次元表現(例えば点雲)は、下層の連続3次元曲面の離散的なサンプルである。 このプロセスは必然的に3d形状のサンプリング変動を導入する。 3d表現を学ぶとき、そのバリエーションは無視され、基礎となる3d形状に関する転送可能な知識はキャプチャされるべきである。 これは既存の表現学習パラダイムにおいて大きな課題となる。 本稿では,点雲上の自動エンコーディングについて検討する。 標準的なオートエンコーディングパラダイムは、デコーダがサンプリングのバリエーションを持つ元の点雲を再構築する必要があるため、エンコーダにそのようなサンプリングのバリエーションをキャプチャするよう強制する。 我々は、ポイントクラウドデコーダを暗黙のデコーダに置き換えることで、この問題に対処するシンプルで効果的な方法であるImplicit Autoencoder(IAE)を紹介する。 暗黙のデコーダは、同じモデルの異なる点クラウドサンプリング間で共有される連続表現を出力する。 暗黙の表現の下での再構成は、エンコーダがサンプリングのバリエーションを捨て、有用な機能を学ぶためにより多くのスペースを導入することを優先することができる。 理論上は単純な線形オートエンコーダの下でこの主張を正当化する。 さらに、暗黙のデコーダは、異なるタスクに適した暗黙の表現を設計するためのリッチな空間を提供する。 我々は,3Dオブジェクトと3Dシーンの両方において,自己指導型学習タスクにおけるIAEの有用性を示す。 実験の結果、IAEは各タスクの最先端を一貫して上回ることがわかった。

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