論文の概要: GeoMask3D: Geometrically Informed Mask Selection for Self-Supervised Point Cloud Learning in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12419v1
• Date: Mon, 20 May 2024 23:53:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 14:47:55.546964
• Title: GeoMask3D: Geometrically Informed Mask Selection for Self-Supervised Point Cloud Learning in 3D
• Title（参考訳）: GeoMask3D:3Dにおける自己教師付きポイントクラウド学習のための幾何学的インフォームドマスク選択
• Authors: Ali Bahri, Moslem Yazdanpanah, Mehrdad Noori, Milad Cheraghalikhani, Gustavo Adolfo Vargas Hakim, David Osowiechi, Farzad Beizaee, Ismail Ben Ayed, Christian Desrosiers,
• Abstract要約: ポイントクラウドのための自己教師型学習に先駆的なアプローチを導入する。 我々は、Masked Autosの効率を高めるためにGeoMask3D(GM3D)と呼ばれる幾何学的に情報を得たマスク選択戦略を採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.33878596057853
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a pioneering approach to self-supervised learning for point clouds, employing a geometrically informed mask selection strategy called GeoMask3D (GM3D) to boost the efficiency of Masked Auto Encoders (MAE). Unlike the conventional method of random masking, our technique utilizes a teacher-student model to focus on intricate areas within the data, guiding the model's focus toward regions with higher geometric complexity. This strategy is grounded in the hypothesis that concentrating on harder patches yields a more robust feature representation, as evidenced by the improved performance on downstream tasks. Our method also presents a complete-to-partial feature-level knowledge distillation technique designed to guide the prediction of geometric complexity utilizing a comprehensive context from feature-level information. Extensive experiments confirm our method's superiority over State-Of-The-Art (SOTA) baselines, demonstrating marked improvements in classification, and few-shot tasks.
• Abstract（参考訳）: 我々は,Masked Auto Encoders (MAE) の効率を高めるために,GeoMask3D (GM3D) と呼ばれる幾何学的に情報を得たマスク選択戦略を用いて,点雲に対する自己教師型学習の先駆的アプローチを導入する。 従来のランダムマスキング法とは異なり,本手法では教師学生モデルを用いて,データ内の複雑な領域に焦点をあてる。 この戦略は、より厳しいパッチに集中することでより堅牢な特徴表現が得られるという仮説に基づいている。 また,特徴量情報から包括的コンテキストを用いた幾何学的複雑性の予測を導くために,完全-部分的特徴量レベルの知識蒸留手法を提案する。 大規模実験により,本手法がSOTA(State-Of-The-Art)ベースラインよりも優れていることが確認された。

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