Fugu-MT 論文翻訳(概要): Point-GCC: Universal Self-supervised 3D Scene Pre-training via Geometry-Color Contrast

論文の概要: Point-GCC: Universal Self-supervised 3D Scene Pre-training via Geometry-Color Contrast

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19623v2
Date: Thu, 1 Jun 2023 09:06:35 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-02 11:00:38.867421
Title: Point-GCC: Universal Self-supervised 3D Scene Pre-training via Geometry-Color Contrast
Title（参考訳）: 点GCC:幾何色コントラストによる普遍的自己監督型3次元事前学習
Authors: Guofan Fan, Zekun Qi, Wenkai Shi, Kaisheng Ma
Abstract要約: 点雲によって提供される幾何学と色情報は、3Dシーンの理解に不可欠である。我々はGeometry-Color Contrast (Point-GCC) を用いたユニバーサル3次元シーン事前学習フレームワークを提案する。ポイントGCCは、シムズネットワークを用いて幾何学と色情報を整列する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.14535402695962
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Geometry and color information provided by the point clouds are both crucial for 3D scene understanding. Two pieces of information characterize the different aspects of point clouds, but existing methods lack an elaborate design for the discrimination and relevance. Hence we explore a 3D self-supervised paradigm that can better utilize the relations of point cloud information. Specifically, we propose a universal 3D scene pre-training framework via Geometry-Color Contrast (Point-GCC), which aligns geometry and color information using a Siamese network. To take care of actual application tasks, we design (i) hierarchical supervision with point-level contrast and reconstruct and object-level contrast based on the novel deep clustering module to close the gap between pre-training and downstream tasks; (ii) architecture-agnostic backbone to adapt for various downstream models. Benefiting from the object-level representation associated with downstream tasks, Point-GCC can directly evaluate model performance and the result demonstrates the effectiveness of our methods. Transfer learning results on a wide range of tasks also show consistent improvements across all datasets. e.g., new state-of-the-art object detection results on SUN RGB-D and S3DIS datasets. Codes will be released at https://github.com/Asterisci/Point-GCC.
Abstract（参考訳）: 点雲によって提供される幾何学と色情報はどちらも3Dシーン理解に不可欠である。 2つの情報は点雲の異なる側面を特徴づけるが、既存の手法には識別と関連性に関する詳細な設計が欠けている。そこで我々は,ポイントクラウド情報の関係をよりよく活用できる3次元自己監督パラダイムを探求する。具体的には,ジオメトリ・カラー・コントラスト(Point-GCC)を用いた3次元シーン事前学習フレームワークを提案する。実際のアプリケーションタスクに対処するために、我々は設計する一事前学習と下流作業のギャップを埋めるために、新しい深層集成モジュールに基づく点レベルのコントラスト及び再構成及びオブジェクトレベルのコントラストを有する階層的監督 (ii)様々な下流モデルに対応するアーキテクチャ非依存のバックボーン。ダウンストリームタスクに関連するオブジェクトレベルの表現から,Point-GCCはモデルの性能を直接評価し,本手法の有効性を示す。幅広いタスクにおける転送学習の結果は、すべてのデータセットにまたがって一貫した改善を示す。例えば、SUN RGB-DとS3DISデータセット上の新しい最先端のオブジェクト検出結果。コードはhttps://github.com/Asterisci/Point-GCCでリリースされる。

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