論文の概要: FAC: 3D Representation Learning via Foreground Aware Feature Contrast

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.06388v2
• Date: Tue, 11 Jul 2023 12:15:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-12 18:38:38.247080
• Title: FAC: 3D Representation Learning via Foreground Aware Feature Contrast
• Title（参考訳）: FAC: 前景認識特徴コントラストによる3次元表現学習
• Authors: Kangcheng Liu, Aoran Xiao, Xiaoqin Zhang, Shijian Lu, Ling Shao
• Abstract要約: 本稿では,事前学習において,より効果的なポイントクラウド表現を学習するための,一般のフォアグラウンド対応機能コントラスト(FAC)フレームワークを提案する。 FACは2つの新しいコントラスト設計で構成され、より効果的で情報的なコントラストペアを構築している。 コントラストペアは,事前訓練中に前景領域間の明瞭な対応を捉える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 105.72795970164127
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Contrastive learning has recently demonstrated great potential for unsupervised pre-training in 3D scene understanding tasks. However, most existing work randomly selects point features as anchors while building contrast, leading to a clear bias toward background points that often dominate in 3D scenes. Also, object awareness and foreground-to-background discrimination are neglected, making contrastive learning less effective. To tackle these issues, we propose a general foreground-aware feature contrast (FAC) framework to learn more effective point cloud representations in pre-training. FAC consists of two novel contrast designs to construct more effective and informative contrast pairs. The first is building positive pairs within the same foreground segment where points tend to have the same semantics. The second is that we prevent over-discrimination between 3D segments/objects and encourage foreground-to-background distinctions at the segment level with adaptive feature learning in a Siamese correspondence network, which adaptively learns feature correlations within and across point cloud views effectively. Visualization with point activation maps shows that our contrast pairs capture clear correspondences among foreground regions during pre-training. Quantitative experiments also show that FAC achieves superior knowledge transfer and data efficiency in various downstream 3D semantic segmentation and object detection tasks.
• Abstract（参考訳）: コントラスト学習は3次元シーン理解タスクにおける教師なし事前学習に大きな可能性を示した。 しかし、既存のほとんどの作業は、コントラストを構築しながらアンカーとしてポイントの特徴をランダムに選び、しばしば3Dシーンで支配される背景点に対して明確なバイアスをもたらす。 また、物体認識と前景間識別は無視され、対照的な学習がより効果的になる。 これらの課題に対処するために,事前学習においてより効果的なポイントクラウド表現を学習するための,一般のフォアグラウンド対応機能コントラスト(FAC)フレームワークを提案する。 FACは2つの新しいコントラスト設計で構成され、より効果的で情報的なコントラストペアを構築する。 1つは、ポイントが同じ意味を持つ傾向にある同じ前景セグメント内で正のペアを構築することである。 2つ目は,3次元セグメント/オブジェクト間の過度な識別を防止し,セグメンテーションレベルでの背景と背景の区別をシムズ対応ネットワークの適応的特徴学習により促進することである。 点アクティベーションマップを用いた可視化により, コントラストペアが事前学習中に前景領域間の明確な対応を捉えることを示す。 定量的実験により、FACは様々な下流3次元セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出タスクにおいて、優れた知識伝達とデータ効率を達成することが示された。

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