論文の概要: P3P: Pseudo-3D Pre-training for Scaling 3D Masked Autoencoders

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.10007v2
• Date: Wed, 12 Mar 2025 14:13:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-13 15:36:05.343293
• Title: P3P: Pseudo-3D Pre-training for Scaling 3D Masked Autoencoders
• Title（参考訳）: P3P: Pseudo-3Dによる3次元マスクオートエンコーダの事前学習
• Authors: Xuechao Chen, Ying Chen, Jialin Li, Qiang Nie, Hanqiu Deng, Yong Liu, Qixing Huang, Yang Li,
• Abstract要約: 3Dの事前学習は、3D知覚タスクの進行に欠かせない。 しかし、クリーンな3Dデータの不足は、3D事前学習のスケールアップに重大な課題をもたらす。 革新的な自己指導型事前学習フレームワークを導入する。 本手法は,3次元分類,検出,少数ショット学習における最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.64343313442465
• License:
• Abstract: Pre-training in 3D is pivotal for advancing 3D perception tasks. However, the scarcity of clean 3D data poses significant challenges for scaling 3D pre-training efforts. Drawing inspiration from semi-supervised learning, which effectively combines limited labeled data with abundant unlabeled data, we introduce an innovative self-supervised pre-training framework. This framework leverages both authentic 3D data and pseudo-3D data generated from images using a robust depth estimation model. Another critical challenge is the efficiency of the pre-training process. Existing approaches, such as Point-BERT and Point-MAE, utilize k-nearest neighbors for 3D token embedding, resulting in quadratic time complexity. To address this, we propose a novel token embedding strategy with linear time complexity, coupled with a training-efficient 2D reconstruction target. Our method not only achieves state-of-the-art performance in 3D classification, detection, and few-shot learning but also ensures high efficiency in both pre-training and downstream fine-tuning processes.
• Abstract（参考訳）: 3Dの事前学習は、3D知覚タスクの進行に欠かせない。 しかし、クリーンな3Dデータの不足は、3D事前学習のスケールアップに重大な課題をもたらす。 制限付きラベル付きデータと豊富なラベル付きデータとを効果的に組み合わせた半教師付き学習からインスピレーションを得て、革新的な自己教師付き事前学習フレームワークを導入する。 このフレームワークは、頑健な深度推定モデルを用いて、画像から生成された真正な3Dデータと擬似3Dデータの両方を活用する。 もうひとつの重要な課題は、事前学習プロセスの効率性です。 Point-BERT や Point-MAE のような既存のアプローチでは、3Dトークンの埋め込みに k-nearest の隣り合わせを使い、2次時間の複雑さをもたらす。 そこで本稿では, 学習効率のよい2次元再構成ターゲットと組み合わせた, 線形時間複雑性を持つ新しいトークン埋め込み戦略を提案する。 提案手法は,3次元分類,検出,少数ショット学習における最先端性能を実現するだけでなく,事前学習および下流の微調整プロセスにおいて高い効率を実現する。

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