論文の概要: Distillation with Contrast is All You Need for Self-Supervised Point Cloud Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04241v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 02:51:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2022-02-10 15:11:32.398097
• Title: Distillation with Contrast is All You Need for Self-Supervised Point Cloud Representation Learning
• Title（参考訳）: 自己監督型ポイントクラウド表現学習に必要なコントラストによる蒸留
• Authors: Kexue Fu and Peng Gao and Renrui Zhang and Hongsheng Li and Yu Qiao and Manning Wang
• Abstract要約: 本稿では,自己教師付きポイントクラウド表現学習のためのシンプルで汎用的なフレームワークを提案する。 人類が世界を理解する方法に触発されて、我々は知識蒸留を利用して、グローバルな形状情報と、グローバルな形状と局所的な構造の関係の両方を学ぶ。 本手法は,線形分類および複数の下流タスクにおける最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.90317574898643
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a simple and general framework for self-supervised point cloud representation learning. Human beings understand the 3D world by extracting two levels of information and establishing the relationship between them. One is the global shape of an object, and the other is the local structures of it. However, few existing studies in point cloud representation learning explored how to learn both global shapes and local-to-global relationships without a specified network architecture. Inspired by how human beings understand the world, we utilize knowledge distillation to learn both global shape information and the relationship between global shape and local structures. At the same time, we combine contrastive learning with knowledge distillation to make the teacher network be better updated. Our method achieves the state-of-the-art performance on linear classification and multiple other downstream tasks. Especially, we develop a variant of ViT for 3D point cloud feature extraction, which also achieves comparable results with existing backbones when combined with our framework, and visualization of the attention maps show that our model does understand the point cloud by combining the global shape information and multiple local structural information, which is consistent with the inspiration of our representation learning method. Our code will be released soon.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己教師付きポイントクラウド表現学習のための単純で汎用的なフレームワークを提案する。 人間は2つのレベルの情報を抽出し、それらの関係を確立することで3D世界を理解する。 1つは対象の大域的形状であり、もう1つはその局所構造である。 しかし、ポイントクラウド表現学習における既存の研究は、特定のネットワークアーキテクチャを使わずに、グローバル形状とローカル-グローバル関係の両方を学ぶ方法を検討した。 人間がどのように世界を理解するかに触発されて、知識蒸留を利用して地球形状情報と地球形状と局所構造の関係を学習する。 同時に,コントラスト学習と知識蒸留を組み合わせることで,教師ネットワークをより良く更新する。 本手法は,線形分類および複数の下流タスクにおける最先端性能を実現する。 特に,我々のフレームワークと組み合わせた場合,既存のバックボーンに匹敵する結果が得られる3Dポイントクラウド特徴抽出用ViTの変種を開発し,アテンションマップの可視化により,グローバルな形状情報と複数の局所構造情報を組み合わせることで,我々のモデルがポイントクラウドを理解していることを示す。 私たちのコードはまもなくリリースされます。

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