論文の概要: What Makes for Effective Few-shot Point Cloud Classification?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00022v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 15:55:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 20:06:39.965472
• Title: What Makes for Effective Few-shot Point Cloud Classification?
• Title（参考訳）: ショットポイントクラウドの効果的な分類には何が必要か?
• Authors: Chuangguan Ye, Hongyuan Zhu, Yongbin Liao, Yanggang Zhang, Tao Chen, Jiayuan Fan
• Abstract要約: 非順序構造,高いクラス内分散,微妙なクラス間差など,3次元のショットラーニングの方が難易度が高いことを示す。 そこで我々は,クラス内差の増大と微妙なクラス間差問題に対処するため,Cross-Instance Adaptation (CIA)モジュールと呼ばれる新しいプラグイン・アンド・プレイ・コンポーネントを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.62689395276194
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Due to the emergence of powerful computing resources and large-scale annotated datasets, deep learning has seen wide applications in our daily life. However, most current methods require extensive data collection and retraining when dealing with novel classes never seen before. On the other hand, we humans can quickly recognize new classes by looking at a few samples, which motivates the recent popularity of few-shot learning (FSL) in machine learning communities. Most current FSL approaches work on 2D image domain, however, its implication in 3D perception is relatively under-explored. Not only needs to recognize the unseen examples as in 2D domain, 3D few-shot learning is more challenging with unordered structures, high intra-class variances, and subtle inter-class differences. Moreover, different architectures and learning algorithms make it difficult to study the effectiveness of existing 2D methods when migrating to the 3D domain. In this work, for the first time, we perform systematic and extensive studies of recent 2D FSL and 3D backbone networks for benchmarking few-shot point cloud classification, and we suggest a strong baseline and learning architectures for 3D FSL. Then, we propose a novel plug-and-play component called Cross-Instance Adaptation (CIA) module, to address the high intra-class variances and subtle inter-class differences issues, which can be easily inserted into current baselines with significant performance improvement. Extensive experiments on two newly introduced benchmark datasets, ModelNet40-FS and ShapeNet70-FS, demonstrate the superiority of our proposed network for 3D FSL.
• Abstract（参考訳）: 強力なコンピューティングリソースと大規模アノテートデータセットの出現により、ディープラーニングは私たちの日常生活に広く応用されている。 しかし、現在のほとんどのメソッドは、これまで見たことのない新しいクラスを扱う場合、広範なデータ収集と再トレーニングを必要とする。 一方、人間はいくつかのサンプルを見てすぐに新しいクラスを認識できるため、機械学習コミュニティで最近FSLが人気になっている。 しかし、現在のFSLのアプローチのほとんどは2次元画像領域で動作するが、3次元知覚におけるその意味は比較的未解明である。 未知の例を2Dドメインのように認識するだけでなく、非順序構造、高いクラス内分散、微妙なクラス間差において、3Dの少数ショット学習はより困難である。 さらに、異なるアーキテクチャと学習アルゴリズムは、3Dドメインに移行する際に既存の2Dメソッドの有効性を研究するのを難しくする。 本研究では,最近の2次元fslおよび3次元バックボーンネットワークを体系的かつ広範囲に研究し,数点のクラウド分類をベンチマークし,3次元fslの強力なベースラインおよび学習アーキテクチャを提案する。 そこで我々は,Cross-Instance Adaptation (CIA) モジュールと呼ばれる新しいプラグイン・アンド・プレイコンポーネントを提案し,高いクラス内差と微妙なクラス間差の問題に対処する。 新たに導入された2つのベンチマークデータセットであるModelNet40-FSとShapeNet70-FSの大規模な実験は、提案した3次元FSLのネットワークの優位性を実証している。

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