論文の概要: ExpPoint-MAE: Better interpretability and performance for self-supervised point cloud transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10798v3
• Date: Wed, 10 Apr 2024 11:42:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 19:45:16.787916
• Title: ExpPoint-MAE: Better interpretability and performance for self-supervised point cloud transformers
• Title（参考訳）: ExpPoint-MAE: 自己管理型クラウドトランスの解釈性と性能向上
• Authors: Ioannis Romanelis, Vlassis Fotis, Konstantinos Moustakas, Adrian Munteanu,
• Abstract要約: マスク付き自動符号化の有効性を事前学習方式として評価し,代替手段としてMomentum Contrastを探索する。 我々は,トランスフォーマーが意味論的に意味のある領域への参加を学ぶことを観察し,事前学習が基礎となる幾何学の理解を深めることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.725095281624494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we delve into the properties of transformers, attained through self-supervision, in the point cloud domain. Specifically, we evaluate the effectiveness of Masked Autoencoding as a pretraining scheme, and explore Momentum Contrast as an alternative. In our study we investigate the impact of data quantity on the learned features, and uncover similarities in the transformer's behavior across domains. Through comprehensive visualiations, we observe that the transformer learns to attend to semantically meaningful regions, indicating that pretraining leads to a better understanding of the underlying geometry. Moreover, we examine the finetuning process and its effect on the learned representations. Based on that, we devise an unfreezing strategy which consistently outperforms our baseline without introducing any other modifications to the model or the training pipeline, and achieve state-of-the-art results in the classification task among transformer models.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,点クラウド領域における自己超越によって達成された変圧器の特性について考察する。 具体的には,Masked Autoencoding の有効性を事前学習方式として評価し,Momentum Contrast を代替として検討する。 本研究では,データ量が学習特徴に与える影響について検討し,変圧器のドメイン間挙動の類似性を明らかにする。 包括的可視化を通して,トランスフォーマーは意味論的意味のある領域への参加を学習し,事前学習が基礎となる幾何学の理解を深めることを示す。 さらに,ファインタニングのプロセスとその学習表現への影響について検討した。 これに基づいて、モデルやトレーニングパイプラインに他の変更を加えることなく、ベースラインを一貫して上回り、トランスフォーマーモデル間の分類タスクにおいて最先端の結果を得る、凍結防止戦略を考案する。

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