Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point-DAE: Denoising Autoencoders for Self-supervised Point Cloud Learning

論文の概要: Point-DAE: Denoising Autoencoders for Self-supervised Point Cloud Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.06841v3
Date: Thu, 30 Nov 2023 11:18:14 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-01 20:57:09.674424
Title: Point-DAE: Denoising Autoencoders for Self-supervised Point Cloud Learning
Title（参考訳）: Point-DAE: 自己教師型ポイントクラウド学習のためのオートエンコーダ
Authors: Yabin Zhang, Jiehong Lin, Ruihuang Li, Kui Jia, Lei Zhang
Abstract要約: 我々は、より一般的なポイントクラウド学習用オートエンコーダ(Point-DAE)について、マスキング以外の多くの種類の汚職を調査して検討する。具体的には、特定の破損を入力としてポイントクラウドを分解し、エンコーダ・デコーダモデルを学び、元のポイントクラウドを破損したバージョンから再構築する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 58.48149060125912
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Masked autoencoder has demonstrated its effectiveness in self-supervised point cloud learning. Considering that masking is a kind of corruption, in this work we explore a more general denoising autoencoder for point cloud learning (Point-DAE) by investigating more types of corruptions beyond masking. Specifically, we degrade the point cloud with certain corruptions as input, and learn an encoder-decoder model to reconstruct the original point cloud from its corrupted version. Three corruption families (\ie, density/masking, noise, and affine transformation) and a total of fourteen corruption types are investigated with traditional non-Transformer encoders. Besides the popular masking corruption, we identify another effective corruption family, \ie, affine transformation. The affine transformation disturbs all points globally, which is complementary to the masking corruption where some local regions are dropped. We also validate the effectiveness of affine transformation corruption with the Transformer backbones, where we decompose the reconstruction of the complete point cloud into the reconstructions of detailed local patches and rough global shape, alleviating the position leakage problem in the reconstruction. Extensive experiments on tasks of object classification, few-shot learning, robustness testing, part segmentation, and 3D object detection validate the effectiveness of the proposed method. The codes are available at \url{https://github.com/YBZh/Point-DAE}.
Abstract（参考訳）: masked autoencoderは、セルフ教師付きポイントクラウド学習の有効性を実証した。マスキングは一種の汚職であり、この研究では、マスキング以外の多くの種類の汚職を調査することによって、ポイントクラウドラーニング(Point-DAE)のためのより一般的なオートエンコーダを探索する。具体的には、特定の腐敗を入力としてポイントクラウドを分解し、エンコーダ・デコーダモデルを学び、元のポイントクラウドを破損したバージョンから再構築する。従来の非変換エンコーダを用いて,3つの腐敗ファミリー (\ie, density/masking, noise, and affine transformation) と14種類の腐敗タイプについて検討した。一般的なマスキングの汚職に加えて、別の効果的な汚職家族 \ie, affine transformation も特定する。アフィン変換は世界中の全ての点を阻害し、一部地域が失われる仮面的腐敗を補完する。また, 変圧器バックボーンを用いたアフィン変換破壊の有効性を検証し, 完全点雲の再構成を, 詳細な局所パッチおよび粗大形状の再構成に分解し, 再構成における位置漏洩問題を軽減する。提案手法の有効性を検証するため,オブジェクト分類,マイノリティ学習,ロバストネステスト,部分分割,3次元物体検出などのタスクに関する広範な実験を行った。コードは \url{https://github.com/ybzh/point-dae} で入手できる。

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