論文の概要: Joint Learning for Scattered Point Cloud Understanding with Hierarchical Self-Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16902v1
• Date: Thu, 28 Dec 2023 08:51:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 16:47:08.952933
• Title: Joint Learning for Scattered Point Cloud Understanding with Hierarchical Self-Distillation
• Title（参考訳）: 階層型自己蒸留による散乱点雲理解のための共同学習
• Authors: Kaiyue Zhou, Ming Dong, Peiyuan Zhi, Shengjin Wang
• Abstract要約: そこで本研究では,部分点雲を高速に補正し,同定するエンド・ツー・エンドアーキテクチャを提案する。 階層型自己蒸留(HSD)は任意の階層ベースの点雲法に適用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.42845400904313
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Numerous point-cloud understanding techniques focus on whole entities and have succeeded in obtaining satisfactory results and limited sparsity tolerance. However, these methods are generally sensitive to incomplete point clouds that are scanned with flaws or large gaps. To address this issue, in this paper, we propose an end-to-end architecture that compensates for and identifies partial point clouds on the fly. First, we propose a cascaded solution that integrates both the upstream and downstream networks simultaneously, allowing the task-oriented downstream to identify the points generated by the completion-oriented upstream. These two streams complement each other, resulting in improved performance for both completion and downstream-dependent tasks. Second, to explicitly understand the predicted points' pattern, we introduce hierarchical self-distillation (HSD), which can be applied to arbitrary hierarchy-based point cloud methods. HSD ensures that the deepest classifier with a larger perceptual field and longer code length provides additional regularization to intermediate ones rather than simply aggregating the multi-scale features, and therefore maximizing the mutual information between a teacher and students. We show the advantage of the self-distillation process in the hyperspaces based on the information bottleneck principle. On the classification task, our proposed method performs competitively on the synthetic dataset and achieves superior results on the challenging real-world benchmark when compared to the state-of-the-art models. Additional experiments also demonstrate the superior performance and generality of our framework on the part segmentation task.
• Abstract（参考訳）: 多くのポイントクラウド理解技術は、エンティティ全体に焦点を当て、満足な結果と限られた空間耐性を得ることに成功した。 しかし、これらの手法は一般に欠陥や大きなギャップでスキャンされる不完全点雲に敏感である。 この問題に対処するため,本論文では,部分点雲をその場で補償し同定するエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 まず,上流ネットワークと下流ネットワークを同時統合し,タスク指向下流ネットワークにおいて,完了指向上流が生成するポイントを識別可能なカスケードソリューションを提案する。 これら2つのストリームは互いに補完し、完了と下流依存のタスクの両方のパフォーマンスが向上した。 第2に,予測点パターンを明確に理解するために,階層型自己蒸留(HSD)を導入し,任意の階層ベースの点クラウド手法に適用する。 HSDは、より広い知覚場と長いコード長を持つ最深部分類器が、単にマルチスケールの特徴を集約するのではなく、中間部へのさらなる正規化を提供することを保証する。 情報ボトルネックの原理に基づき,超空間における自己蒸留プロセスの利点を示す。 分類タスクにおいて,提案手法は合成データセット上で競争的に動作し,最先端モデルと比較して実世界ベンチマークにおいて優れた結果を得る。 その他の実験では、部分分割タスクにおけるフレームワークのパフォーマンスと汎用性も示しています。

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