論文の概要: Upsampling Autoencoder for Self-Supervised Point Cloud Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10768v1
- Date: Mon, 21 Mar 2022 07:20:37 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-23 02:19:23.698129
- Title: Upsampling Autoencoder for Self-Supervised Point Cloud Learning
- Title（参考訳）: 自己教師付きポイントクラウド学習のためのアップサンプリングオートエンコーダ
- Authors: Cheng Zhang, Jian Shi, Xuan Deng, Zizhao Wu
- Abstract要約: 人間のアノテーションを使わずに、ポイントクラウド学習のための自己教師付き事前学習モデルを提案する。
アップサンプリング操作は、ポイントクラウドの高レベルセマンティック情報と低レベル幾何情報の両方を捕捉することをネットワークに促す。
我々のUAEは、形状分類、部分分割、点雲アップサンプリングタスクにおいて、従来の最先端手法よりも優れています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.19408173558718
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In computer-aided design (CAD) community, the point cloud data is pervasively
applied in reverse engineering, where the point cloud analysis plays an
important role. While a large number of supervised learning methods have been
proposed to handle the unordered point clouds and demonstrated their remarkable
success, their performance and applicability are limited to the costly data
annotation. In this work, we propose a novel self-supervised pretraining model
for point cloud learning without human annotations, which relies solely on
upsampling operation to perform feature learning of point cloud in an effective
manner. The key premise of our approach is that upsampling operation encourages
the network to capture both high-level semantic information and low-level
geometric information of the point cloud, thus the downstream tasks such as
classification and segmentation will benefit from the pre-trained model.
Specifically, our method first conducts the random subsampling from the input
point cloud at a low proportion e.g., 12.5%. Then, we feed them into an
encoder-decoder architecture, where an encoder is devised to operate only on
the subsampled points, along with a upsampling decoder is adopted to
reconstruct the original point cloud based on the learned features. Finally, we
design a novel joint loss function which enforces the upsampled points to be
similar with the original point cloud and uniformly distributed on the
underlying shape surface. By adopting the pre-trained encoder weights as
initialisation of models for downstream tasks, we find that our UAE outperforms
previous state-of-the-art methods in shape classification, part segmentation
and point cloud upsampling tasks. Code will be made publicly available upon
acceptance.
- Abstract（参考訳）: コンピュータ支援設計(CAD)コミュニティでは、ポイントクラウドデータがリバースエンジニアリングに広く適用され、ポイントクラウド分析が重要な役割を果たす。
無秩序な点群を扱うために多数の教師あり学習手法が提案され、その顕著な成功を示す一方で、それらの性能と適用性は高価なデータアノテーションに限られている。
本研究では,ポイントクラウドの特徴学習を効果的に行うためのアップサンプリング操作のみに頼って,人間のアノテーションを使わずに,ポイントクラウド学習のための自己教師付き事前学習モデルを提案する。
我々のアプローチのキーとなる前提は、アップサンプリング操作は、ポイントクラウドの高レベルな意味情報と低レベルな幾何学情報の両方を捕捉することをネットワークに促すため、分類やセグメンテーションといった下流タスクは、事前訓練されたモデルから恩恵を受けることである。
具体的には、まず入力点雲から12.5%の低い割合でランダムなサブサンプリングを行う。
次に,エンコーダ・デコーダアーキテクチャに入力し,アンコーダがサブサンプリングポイントのみで動作するように設計され,アップサンプリングデコーダが採用され,学習した特徴に基づいて元のポイントクラウドを再構築する。
最後に, アップサンプリングされた点を原点の雲と類似し, 基礎形状に均一に分布させる新しい結合損失関数を設計する。
学習済みエンコーダ重みを下流タスクのモデルの初期化として採用することにより,我々のuaeは,それまでの形状分類,部分分割,ポイントクラウドアップサンプリングタスクにおいて,最先端の手法を上回っていることがわかった。
コードは受理次第公開される予定だ。
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