論文の概要: Joint Data and Feature Augmentation for Self-Supervised Representation
Learning on Point Clouds
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.01184v1
- Date: Wed, 2 Nov 2022 14:58:03 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-11-03 14:25:01.404413
- Title: Joint Data and Feature Augmentation for Self-Supervised Representation
Learning on Point Clouds
- Title（参考訳）: 点雲上での自己教師付き表現学習のための共同データと特徴拡張
- Authors: Zhuheng Lu, Yuewei Dai, Weiqing Li, Zhiyong Su
- Abstract要約: ユークリッド空間におけるデータ拡張と特徴空間における特徴拡張を組み合わせた融合コントラスト学習フレームワークを提案する。
提案手法の伝達性を検証するため,広範囲な対象分類実験と対象部分分割実験を行う。
実験の結果,提案フレームワークは,自己指導型でポイントクラウド表現を学習する上で有効であることが示された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.723757543677507
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To deal with the exhausting annotations, self-supervised representation
learning from unlabeled point clouds has drawn much attention, especially
centered on augmentation-based contrastive methods. However, specific
augmentations hardly produce sufficient transferability to high-level tasks on
different datasets. Besides, augmentations on point clouds may also change
underlying semantics. To address the issues, we propose a simple but efficient
augmentation fusion contrastive learning framework to combine data
augmentations in Euclidean space and feature augmentations in feature space. In
particular, we propose a data augmentation method based on sampling and graph
generation. Meanwhile, we design a data augmentation network to enable a
correspondence of representations by maximizing consistency between augmented
graph pairs. We further design a feature augmentation network that encourages
the model to learn representations invariant to the perturbations using an
encoder perturbation. We comprehensively conduct extensive object
classification experiments and object part segmentation experiments to validate
the transferability of the proposed framework. Experimental results demonstrate
that the proposed framework is effective to learn the point cloud
representation in a self-supervised manner, and yields state-of-the-art results
in the community. The source code is publicly available at:
https://zhiyongsu.github.io/Project/AFSRL.html.
- Abstract（参考訳）: 枯渇するアノテーションに対処するため、ラベルのない点雲からの自己教師付き表現学習は特に拡張ベースのコントラスト手法を中心に多くの注目を集めている。
しかし、特定の拡張では、異なるデータセット上のハイレベルなタスクに対して十分な転送性が得られない。
さらに、ポイントクラウド上の拡張は、基礎となるセマンティクスも変更する可能性がある。
この問題に対処するため,ユークリッド空間におけるデータ拡張と特徴空間における特徴拡張を組み合わせ,簡易かつ効率的な融合比較学習フレームワークを提案する。
特に,サンプリングとグラフ生成に基づくデータ拡張手法を提案する。
一方,拡張グラフ対間の一貫性を最大化することにより,表現の対応を可能にするデータ拡張ネットワークを設計した。
さらに,モデルが摂動に不変な表現をエンコーダ摂動を用いて学習することを促す機能拡張ネットワークの設計を行う。
我々は,提案フレームワークの転送可能性を検証するために,広範な対象分類実験と対象部分分割実験を包括的に実施する。
実験により,提案フレームワークは,自己指導型でポイントクラウド表現を学習し,コミュニティにおける最先端の成果が得られることを示す。
ソースコードは、https://zhiyongsu.github.io/Project/AFSRL.htmlで公開されている。
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