論文の概要: GroupContrast: Semantic-aware Self-supervised Representation Learning for 3D Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09639v1
• Date: Thu, 14 Mar 2024 17:59:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-15 18:57:03.146055
• Title: GroupContrast: Semantic-aware Self-supervised Representation Learning for 3D Understanding
• Title（参考訳）: グループコントラスト:3次元理解のための意味認識型自己教師型表現学習
• Authors: Chengyao Wang, Li Jiang, Xiaoyang Wu, Zhuotao Tian, Bohao Peng, Hengshuang Zhao, Jiaya Jia,
• Abstract要約: 自己教師付き3D表現学習は、大規模未ラベルの点群から効果的な表現を学習することを目的としている。 本稿では,セグメンテーションとセマンティック・アウェア・コントラッシブ・ラーニングを組み合わせた新しいアプローチであるGroupContrastを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.5538429726564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Self-supervised 3D representation learning aims to learn effective representations from large-scale unlabeled point clouds. Most existing approaches adopt point discrimination as the pretext task, which assigns matched points in two distinct views as positive pairs and unmatched points as negative pairs. However, this approach often results in semantically identical points having dissimilar representations, leading to a high number of false negatives and introducing a "semantic conflict" problem. To address this issue, we propose GroupContrast, a novel approach that combines segment grouping and semantic-aware contrastive learning. Segment grouping partitions points into semantically meaningful regions, which enhances semantic coherence and provides semantic guidance for the subsequent contrastive representation learning. Semantic-aware contrastive learning augments the semantic information extracted from segment grouping and helps to alleviate the issue of "semantic conflict". We conducted extensive experiments on multiple 3D scene understanding tasks. The results demonstrate that GroupContrast learns semantically meaningful representations and achieves promising transfer learning performance.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き3D表現学習は、大規模未ラベルの点群から効果的な表現を学習することを目的としている。 既存のほとんどのアプローチでは、マッチした点を正の対として、未一致の点を負の対として割り当てるプリテキストタスクとしてポイント判別を採用している。 しかし、このアプローチは、しばしば意味的に同一の点に異なる表現を持ち、多くの偽陰性が生じ、「意味的対立」問題がもたらされる。 この問題に対処するために,セグメンテーションとセマンティック・アウェア・コントラッシブ・ラーニングを組み合わせた新しいアプローチであるGroupContrastを提案する。 セグメンテーションの分割は意味的に意味のある領域を指し、セグメンテーションの一貫性を高め、その後のコントラスト表現学習のためのセグメンテーションガイダンスを提供する。 セマンティック・アウェア・コントラッシブ・ラーニング(Semantic-aware contrastive learning)は、セグメンテーションから抽出された意味情報を増強し、「セマンティック・コンフリクト(semantic conflict)」の問題を緩和する。 複数の3次元シーン理解タスクについて広範な実験を行った。 その結果,GroupContrastは意味的に意味のある表現を学習し,有望な伝達学習性能を実現することを示した。

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