論文の概要: Point2Vec for Self-Supervised Representation Learning on Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.16570v2
• Date: Wed, 11 Oct 2023 10:41:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-13 22:52:57.736779
• Title: Point2Vec for Self-Supervised Representation Learning on Point Clouds
• Title（参考訳）: 点雲上の自己教師あり表現学習のためのpoint2vec
• Authors: Karim Abou Zeid and Jonas Schult and Alexander Hermans and Bastian Leibe
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.53955515020053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, the self-supervised learning framework data2vec has shown inspiring performance for various modalities using a masked student-teacher approach. However, it remains open whether such a framework generalizes to the unique challenges of 3D point clouds. To answer this question, we extend data2vec to the point cloud domain and report encouraging results on several downstream tasks. In an in-depth analysis, we discover that the leakage of positional information reveals the overall object shape to the student even under heavy masking and thus hampers data2vec to learn strong representations for point clouds. We address this 3D-specific shortcoming by proposing point2vec, which unleashes the full potential of data2vec-like pre-training on point clouds. Our experiments show that point2vec outperforms other self-supervised methods on shape classification and few-shot learning on ModelNet40 and ScanObjectNN, while achieving competitive results on part segmentation on ShapeNetParts. These results suggest that the learned representations are strong and transferable, highlighting point2vec as a promising direction for self-supervised learning of point cloud representations.
• Abstract（参考訳）: 近年,自己教師型学習フレームワークであるData2vecは,マスマスキング学習者のアプローチを用いて,様々なモダリティのパフォーマンス向上を図っている。 しかし、そのようなフレームワークが3Dポイントクラウドのユニークな課題に一般化するかどうかはまだ明らかではない。 この質問に答えるために、data2vecをpoint cloudドメインに拡張し、いくつかのダウンストリームタスクの結果を奨励する結果を報告します。 詳細な分析により,位置情報の漏洩により,マスキングが重かった場合でも学生の全体像が明らかとなり,データ2vecを阻害し,ポイントクラウドの強い表現を学習できることが判明した。 我々は、この3D特有の欠点に、ポイントクラウド上でData2vecのような事前学習の可能性を解放するPoint2vecを提案する。 実験の結果, ModelNet40 や ScanObjectNN では, 形状分類や少数ショット学習において他の自己指導手法よりも優れており, 形状分割における競合的な結果が得られている。 これらの結果から,学習された表現は強く伝達可能であることが示唆され,ポイントクラウド表現の自己教師型学習の有望な方向として2vecが強調された。

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