論文の概要: PointCaM: Cut-and-Mix for Open-Set Point Cloud Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.02011v2
• Date: Thu, 24 Aug 2023 04:21:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-25 18:43:43.055323
• Title: PointCaM: Cut-and-Mix for Open-Set Point Cloud Learning
• Title（参考訳）: PointCaM: オープンセットのクラウド学習のためのカットアンドミクス
• Authors: Jie Hong, Shi Qiu, Weihao Li, Saeed Anwar, Mehrtash Harandi, Nick Barnes and Lars Petersson
• Abstract要約: 我々は,新しいポイントカット・アンド・ミクス機構を用いて,オープンセットのクラウド学習を解決することを提案する。 トレーニング段階では,Unknown-Point Simulatorを用いてアウト・オブ・ディストリビューションデータをシミュレートする。 Unknown-Point Estimatorモジュールは、既知のデータを識別するために、ポイントクラウドの機能コンテキストを活用することを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 72.07350827773442
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud learning is receiving increasing attention, however, most existing point cloud models lack the practical ability to deal with the unavoidable presence of unknown objects. This paper mainly discusses point cloud learning under open-set settings, where we train the model without data from unknown classes and identify them in the inference stage. Basically, we propose to solve open-set point cloud learning using a novel Point Cut-and-Mix mechanism consisting of Unknown-Point Simulator and Unknown-Point Estimator modules. Specifically, we use the Unknown-Point Simulator to simulate out-of-distribution data in the training stage by manipulating the geometric context of partial known data. Based on this, the Unknown-Point Estimator module learns to exploit the point cloud's feature context for discriminating the known and unknown data. Extensive experiments show the plausibility of open-set point cloud learning and the effectiveness of our proposed solutions. Our code is available at \url{https://github.com/ShiQiu0419/pointcam}.
• Abstract（参考訳）: ポイント・クラウド・ラーニングは注目されているが、既存のほとんどのポイント・クラウド・モデルは未知のオブジェクトの避けられない存在に対処する実用的な能力を欠いている。 本稿では主に,未知のクラスからのデータなしでモデルをトレーニングし,推論段階においてそれらを識別する,オープンセット環境下でのポイントクラウド学習について論じる。 基本的に,未知点シミュレータと未知点推定モジュールからなる新しいポイントカット・アンド・ミクス機構を用いて,オープンセットのクラウド学習を解決することを提案する。 具体的には,Unknown-Point Simulatorを用いて,部分的既知のデータの幾何学的文脈を操作することにより,トレーニング段階における分布外データをシミュレートする。 これに基づいて、Unknown-Point Estimatorモジュールは、既知のデータを識別するために、ポイントクラウドの機能コンテキストを活用することを学ぶ。 広範な実験により,オープンセット・ポイント・クラウド・ラーニングの有効性と提案手法の有効性が示された。 私たちのコードは \url{https://github.com/ShiQiu0419/pointcam} で利用可能です。

関連論文リスト

• Point2Vec for Self-Supervised Representation Learning on Point Clouds [66.53955515020053]
  Data2vecをポイントクラウド領域に拡張し、いくつかのダウンストリームタスクで推奨される結果を報告します。 我々は、ポイントクラウド上でData2vecライクな事前トレーニングの可能性を解放するpoint2vecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T10:08:29Z)
• Data Augmentation-free Unsupervised Learning for 3D Point Cloud Understanding [61.30276576646909]
  ソフトクラスタリング(SoftClu)と呼ばれる,移動可能な点レベルの特徴を学習するための,ポイントクラウドに対する拡張不要な教師なしアプローチを提案する。 我々は,クラスタに対するポイントのアフィリエイトをプロキシとして利用し,擬似ラベル予測タスクを通じて自己学習を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-06T10:18:16Z)
• Self-Supervised Arbitrary-Scale Point Clouds Upsampling via Implicit Neural Representation [79.60988242843437]
  そこで本研究では,自己監督型および倍率フレキシブルな点雲を同時にアップサンプリングする手法を提案する。 実験結果から, 自己教師あり学習に基づく手法は, 教師あり学習に基づく手法よりも, 競争力や性能が向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-18T07:18:25Z)
• Upsampling Autoencoder for Self-Supervised Point Cloud Learning [11.19408173558718]
  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。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-21T07:20:37Z)
• Unsupervised Point Cloud Representation Learning with Deep Neural Networks: A Survey [104.71816962689296]
  大規模クラウドラベリングの制約により,教師なしのポイントクラウド表現学習が注目されている。 本稿では、ディープニューラルネットワークを用いた教師なしポイントクラウド表現学習の総合的なレビューを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-28T07:46:05Z)
• Point Cloud Pre-training by Mixing and Disentangling [35.18101910728478]
  Mixing and Disentangling (MD)は、ポイントクラウド事前トレーニングのための自己教師付き学習アプローチである。 我々は,エンコーダ+我々の(MD)が,スクラッチから訓練したエンコーダを著しく上回り,迅速に収束することを示す。 この自己教師型学習によるポイントクラウドの試みが、大規模ラベル付きデータへの深い学習モデル依存を減らす道を開くことを願っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T15:52:18Z)
• OMNet: Learning Overlapping Mask for Partial-to-Partial Point Cloud Registration [31.108056345511976]
  OMNetは、部分から部分へのポイントクラウド登録のためのグローバル機能ベースの反復ネットワークです。 マスクを粗雑に学習し,重複しない領域を拒絶し,部分から部分への登録を同一形状の登録に変換する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-01T11:59:59Z)
• Refinement of Predicted Missing Parts Enhance Point Cloud Completion [62.997667081978825]
  点雲完了は、部分的な観測から3次元形状の点集合表現を用いて完全な幾何学を予測するタスクである。 従来のアプローチでは、不完全点集合によって供給されるエンコーダ・デコーダモデルにより、点雲全体を直接推定するニューラルネットワークが提案されていた。 本稿では、欠落した幾何を計算し、既知の入力と予測点クラウドを融合することに焦点を当てたエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T22:01:23Z)
• DeepCLR: Correspondence-Less Architecture for Deep End-to-End Point Cloud Registration [12.471564670462344]
  この研究は、ディープニューラルネットワークを用いたポイントクラウド登録の問題に対処する。 重なり合うデータ内容を持つ2つの点雲間のアライメントを予測する手法を提案する。 提案手法は,最先端の精度と比較手法の最低実行時間を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-22T08:20:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。