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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.00785v4
• Date: Mon, 10 Apr 2023 21:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-12 19:33:49.658287
• 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, Chen Song, Li Guan, Hao Kang, Gang Hua, Qixing Huang
• Abstract要約: 最もポピュラーでアクセスしやすい3D表現、すなわち点雲は、下層の連続した3D表面の離散的なサンプルを含む。 この離散化プロセスは3次元形状のサンプリングのバリエーションを導入し、真の3次元幾何学の伝達可能な知識を開発するのが困難になる。 標準的なオートエンコーディングパラダイムでは、エンコーダは3D形状だけでなく、3D形状の特定の離散サンプリングに関する情報を潜在コードにエンコードする。 これは、デコーダによって再構成された点雲が、原点と再構成された点との完全なマッピングがない限り、受け入れられないためである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.52991326612823
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper advocates the use of implicit surface representation in autoencoder-based self-supervised 3D representation learning. The most popular and accessible 3D representation, i.e., point clouds, involves discrete samples of the underlying continuous 3D surface. This discretization process introduces sampling variations on the 3D shape, making it challenging to develop transferable knowledge of the true 3D geometry. In the standard autoencoding paradigm, the encoder is compelled to encode not only the 3D geometry but also information on the specific discrete sampling of the 3D shape into the latent code. This is because the point cloud reconstructed by the decoder is considered unacceptable unless there is a perfect mapping between the original and the reconstructed point clouds. This paper introduces the Implicit AutoEncoder (IAE), a simple yet effective method that addresses the sampling variation issue by replacing the commonly-used point-cloud decoder with an implicit decoder. The implicit decoder reconstructs a continuous representation of the 3D shape, independent of the imperfections in the discrete samples. Extensive experiments demonstrate that the proposed IAE achieves state-of-the-art performance across various self-supervised learning benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付き3次元表現学習における暗黙的表面表現の利用を提唱する。 最も人気のある3D表現、すなわち点雲は、下層の連続した3D表面の離散的なサンプルを含む。 この離散化過程は、3次元形状のサンプリング変動を導入し、真の3次元幾何学の移動可能な知識を開発することが困難になる。 標準的なオートエンコーディングパラダイムでは、エンコーダは3D形状だけでなく、3D形状の特定の離散サンプリングに関する情報を潜在コードにエンコードする。 これは、デコーダによって再構成された点雲は、原点と再構成された点雲の間に完全なマッピングがない限り、受け入れられないと考えられるためである。 本稿では,一般的なポイントクラウドデコーダを暗黙的デコーダに置き換えることで,サンプリング変動問題に対処する単純かつ効果的な手法である暗黙的オートエンコーダ(iae)を提案する。 暗黙のデコーダは、離散標本の不完全さとは無関係に、3次元形状の連続的な表現を再構成する。 広範な実験により、iaeは様々な自己教師付き学習ベンチマークにおいて最先端のパフォーマンスを達成できることが示されている。

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