論文の概要: PointCMP: Contrastive Mask Prediction for Self-supervised Learning on Point Cloud Videos

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.04075v1
• Date: Sat, 6 May 2023 15:47:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 17:47:58.980708
• Title: PointCMP: Contrastive Mask Prediction for Self-supervised Learning on Point Cloud Videos
• Title（参考訳）: PointCMP: ポイントクラウドビデオによる自己教師型学習のための対照的なマスク予測
• Authors: Zhiqiang Shen, Xiaoxiao Sheng, Longguang Wang, Yulan Guo, Qiong Liu, Xi Zhou
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウドビデオ上での自己教師型学習のための対照的なマスク予測フレームワークを提案する。 PointCMPは、局所的情報と大域的情報の両方を同時に学習するために、2分岐構造を用いる。 我々のフレームワークは、ベンチマークデータセットにおける最先端のパフォーマンスを達成し、既存のフル教師付きデータセットよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.18707835387484
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised learning can extract representations of good quality from solely unlabeled data, which is appealing for point cloud videos due to their high labelling cost. In this paper, we propose a contrastive mask prediction (PointCMP) framework for self-supervised learning on point cloud videos. Specifically, our PointCMP employs a two-branch structure to achieve simultaneous learning of both local and global spatio-temporal information. On top of this two-branch structure, a mutual similarity based augmentation module is developed to synthesize hard samples at the feature level. By masking dominant tokens and erasing principal channels, we generate hard samples to facilitate learning representations with better discrimination and generalization performance. Extensive experiments show that our PointCMP achieves the state-of-the-art performance on benchmark datasets and outperforms existing full-supervised counterparts. Transfer learning results demonstrate the superiority of the learned representations across different datasets and tasks.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、ラベル付けされていないデータから品質の表現を抽出することができる。 本稿では,ポイントクラウドビデオ上での自己教師型学習のためのコントラストマスク予測(PointCMP)フレームワークを提案する。 具体的には,局所的およびグローバルな時空間情報の同時学習を実現するために,2分岐構造を用いる。 この2分岐構造の上に, 相互類似性に基づく拡張モジュールを開発し, 硬質試料を機能レベルで合成する。 支配的トークンをマスキングし、主チャネルを消去することにより、より優れた識別と一般化性能で学習表現を容易にするハードサンプルを生成する。 大規模な実験により、PointCMPはベンチマークデータセットの最先端のパフォーマンスを達成し、既存のフル教師付きデータセットよりも優れています。 転送学習の結果、異なるデータセットとタスク間で学習された表現の優越性が示される。

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