論文の概要: Voxel-MAE: Masked Autoencoders for Pre-training Large-scale Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.09900v1
• Date: Mon, 20 Jun 2022 17:15:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 10:52:26.728627
• Title: Voxel-MAE: Masked Autoencoders for Pre-training Large-scale Point Clouds
• Title（参考訳）: Voxel-MAE:大規模点雲の事前学習のためのマスク付きオートエンコーダ
• Authors: Chen Min and Dawei Zhao and Liang Xiao and Yiming Nie and Bin Dai
• Abstract要約: 大規模点雲事前学習のためのマスクボクセル分類ネットワークを提案する。 我々のキーとなる考え方は、点雲をボクセル表現に分割し、ボクセルが点雲を含むかどうかを分類することである。 この単純な戦略により、ネットワークはオブジェクトの形状を認識し、それによって3Dオブジェクト検出の性能を向上させることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.6753662354331
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Mask-based pre-training has achieved great success for self-supervised learning in image, video and language, without manually annotated supervision. However, as information redundant data, it has not yet been studied in the field of 3D object detection. As the point clouds in 3D object detection is large-scale, it is impossible to reconstruct the input point clouds. In this paper, we propose a mask voxel classification network for large-scale point clouds pre-training. Our key idea is to divide the point clouds into voxel representations and classify whether the voxel contains point clouds. This simple strategy makes the network to be voxel-aware of the object shape, thus improving the performance of 3D object detection. Extensive experiments show great effectiveness of our pre-trained model with 3D object detectors (SECOND, CenterPoint, and PV-RCNN) on three popular datasets (KITTI, Waymo, and nuScenes). Codes are publicly available at https: //github.com/chaytonmin/Voxel-MAE.
• Abstract（参考訳）: マスクベースの事前学習は、手作業で注釈を付けずに、画像、ビデオ、言語で自己教師あり学習に成功している。 しかし,情報冗長データとして3次元物体検出の分野ではまだ研究されていない。 3次元物体検出における点雲は大規模であるため、入力点雲を再構築することは不可能である。 本稿では,大規模ポイント雲事前学習のためのマスクボクセル分類ネットワークを提案する。 私たちの重要なアイデアは、点雲をボクセル表現に分割し、ボクセルが点雲を含むかどうかを分類することです。 この単純な戦略により、ネットワークはオブジェクトの形状を認識し、3Dオブジェクト検出の性能を向上させる。 3次元物体検出器(SECOND, CenterPoint, PV-RCNN)による3つの一般的なデータセット(KITTI, Waymo, nuScenes)に対する事前学習モデルの有効性を示す。 コードはhttps: //github.com/chaytonmin/Voxel-MAEで公開されている。

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