論文の概要: Mitigating Prior Shape Bias in Point Clouds via Differentiable Center Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.02088v3
• Date: Fri, 11 Oct 2024 14:51:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-14 13:28:31.462643
• Title: Mitigating Prior Shape Bias in Point Clouds via Differentiable Center Learning
• Title（参考訳）: 微分型中心学習による点雲の事前形状バイアスの緩和
• Authors: Zhe Li, Ziyang Zhang, Jinglin Zhao, Zheng Wang, Bocheng Ren, Debin Liu, Laurence T. Yang,
• Abstract要約: 微分可能中心サンプリングネットワーク(DCS-Net)と呼ばれる新しいソリューションを導入する。 グローバルな特徴再構成とローカルな特徴再構成の両方を非自明なプロキシタスクとして組み込むことで,情報漏洩問題に対処する。 実験により,本手法は既存の点雲モデルの表現能力を向上することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.986150101882217
• License:
• Abstract: Masked autoencoding and generative pretraining have achieved remarkable success in computer vision and natural language processing, and more recently, they have been extended to the point cloud domain. Nevertheless, existing point cloud models suffer from the issue of information leakage due to the pre-sampling of center points, which leads to trivial proxy tasks for the models. These approaches primarily focus on local feature reconstruction, limiting their ability to capture global patterns within point clouds. In this paper, we argue that the reduced difficulty of pretext tasks hampers the model's capacity to learn expressive representations. To address these limitations, we introduce a novel solution called the Differentiable Center Sampling Network (DCS-Net). It tackles the information leakage problem by incorporating both global feature reconstruction and local feature reconstruction as non-trivial proxy tasks, enabling simultaneous learning of both the global and local patterns within point cloud. Experimental results demonstrate that our method enhances the expressive capacity of existing point cloud models and effectively addresses the issue of information leakage.
• Abstract（参考訳）: マスク付き自動エンコーディングと生成事前学習はコンピュータビジョンと自然言語処理において顕著な成功を収め、最近ではポイントクラウド領域にまで拡張されている。 それでも、既存のポイントクラウドモデルは、センターポイントの事前サンプリングによる情報漏洩の問題に悩まされており、モデルの簡単なプロキシタスクにつながります。 これらのアプローチは、主に、ポイントクラウド内のグローバルパターンをキャプチャする能力を制限した、ローカル機能の再構築に重点を置いている。 本稿では、プレテキストタスクの難しさの低減が、表現表現を学習するモデルの能力を損なうことを論じる。 これらの制約に対処するために、微分可能中心サンプリングネットワーク(DCS-Net)と呼ばれる新しいソリューションを導入する。 グローバル機能再構築とローカル機能再構築の両方を非自明なプロキシタスクとして組み込むことで、情報漏洩問題に対処し、ポイントクラウド内のグローバルパターンとローカルパターンの同時学習を可能にする。 実験結果から,本手法は既存のポイントクラウドモデルの表現能力を高め,情報漏洩問題に効果的に対処できることが示唆された。

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