論文の概要: MATE: Masked Autoencoders are Online 3D Test-Time Learners

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11432v3
• Date: Mon, 20 Mar 2023 09:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 01:46:09.506629
• Title: MATE: Masked Autoencoders are Online 3D Test-Time Learners
• Title（参考訳）: MATE:masked Autoencodersはオンラインの3Dテストタイム学習者
• Authors: M. Jehanzeb Mirza, Inkyu Shin, Wei Lin, Andreas Schriebl, Kunyang Sun, Jaesung Choe, Horst Possegger, Mateusz Kozinski, In So Kweon, Kun-Jin Yoon, Horst Bischof
• Abstract要約: MATEは3Dデータ用に設計された最初のTTT(Test-Time-Training)手法である。 テストデータで発生する分散シフトに対して、ポイントクラウド分類のためにトレーニングされたディープネットワークを堅牢にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.3907730920114
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Our MATE is the first Test-Time-Training (TTT) method designed for 3D data, which makes deep networks trained for point cloud classification robust to distribution shifts occurring in test data. Like existing TTT methods from the 2D image domain, MATE also leverages test data for adaptation. Its test-time objective is that of a Masked Autoencoder: a large portion of each test point cloud is removed before it is fed to the network, tasked with reconstructing the full point cloud. Once the network is updated, it is used to classify the point cloud. We test MATE on several 3D object classification datasets and show that it significantly improves robustness of deep networks to several types of corruptions commonly occurring in 3D point clouds. We show that MATE is very efficient in terms of the fraction of points it needs for the adaptation. It can effectively adapt given as few as 5% of tokens of each test sample, making it extremely lightweight. Our experiments show that MATE also achieves competitive performance by adapting sparsely on the test data, which further reduces its computational overhead, making it ideal for real-time applications.
• Abstract（参考訳）: 我々のMATEは3次元データ用に設計された最初のテスト時間評価(TTT)手法であり、テストデータに発生する分散シフトに頑健なポイントクラウド分類のためにトレーニングされたディープネットワークを実現する。 2D画像領域からの既存のTTメソッドと同様に、MATEはテストデータも活用する。 テスト時間の目的は、マスク付きオートエンコーダである。 各テストポイントクラウドの大部分は、ネットワークに供給される前に削除され、フルポイントクラウドの再構築が処理される。 ネットワークが更新されると、ポイントクラウドの分類に使用される。 我々は、複数の3次元オブジェクト分類データセット上でMATEを検証し、深層ネットワークのロバスト性を大幅に向上し、3Dポイントクラウドで一般的に発生するいくつかの種類の汚職に寄与することを示す。 MATE は適応に必要な点の分数の観点から非常に効率的であることを示す。 各テストサンプルのトークンの5%しか与えられず、効果的に適応することができ、非常に軽量である。 実験の結果,MATEはテストデータに微少に適応することで,その計算オーバーヘッドを低減し,リアルタイムアプリケーションに最適であることを示す。

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