論文の概要: Generative-Contrastive Learning for Self-Supervised Latent Representations of 3D Shapes from Multi-Modal Euclidean Input

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04612v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 18:14:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:02:30.101362
• Title: Generative-Contrastive Learning for Self-Supervised Latent Representations of 3D Shapes from Multi-Modal Euclidean Input
• Title（参考訳）: マルチモーダルユークリッド入力からの3次元形状の自己教師付き潜在表現に対する生成的結合学習
• Authors: Chengzhi Wu, Julius Pfrommer, Mingyuan Zhou and J\"urgen Beyerer
• Abstract要約: 本稿では,3次元形状の潜在表現を学習するための,生成型とコントラスト型を組み合わせたニューラルアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャでは、2つのエンコーダブランチをボクセルグリッドと、同じ形状のマルチビューイメージに使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.10761155817833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a combined generative and contrastive neural architecture for learning latent representations of 3D volumetric shapes. The architecture uses two encoder branches for voxel grids and multi-view images from the same underlying shape. The main idea is to combine a contrastive loss between the resulting latent representations with an additional reconstruction loss. That helps to avoid collapsing the latent representations as a trivial solution for minimizing the contrastive loss. A novel switching scheme is used to cross-train two encoders with a shared decoder. The switching scheme also enables the stop gradient operation on a random branch. Further classification experiments show that the latent representations learned with our self-supervised method integrate more useful information from the additional input data implicitly, thus leading to better reconstruction and classification performance.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元容積形状の潜在表現を学習するための生成的・対比的ニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャでは、2つのエンコーダブランチを使ってボクセルグリッドと同一形状のマルチビュー画像を生成する。 主な考え方は、結果として生じる潜在表現と追加の再構成損失の対比的な損失を組み合わせることである。 これにより、競合的な損失を最小限に抑えるための簡単なソリューションとして、潜在表現が崩壊するのを避けることができる。 共有デコーダで2つのエンコーダをクロストレーニングするために、新しいスイッチング方式を用いる。 また、スイッチング方式によりランダム分岐の停止勾配操作も可能となる。 さらに分類実験により, 自己教師付き手法で学習した潜在表現は, 付加的な入力データからより有用な情報を暗黙的に統合し, 再構築と分類性能の向上を図っている。

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