論文の概要: Positional Prompt Tuning for Efficient 3D Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.11567v2
• Date: Wed, 24 Sep 2025 00:39:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-25 20:53:19.451221
• Title: Positional Prompt Tuning for Efficient 3D Representation Learning
• Title（参考訳）: 効率的な3次元表現学習のための位置プロンプトチューニング
• Authors: Shaochen Zhang, Zekun Qi, Runpei Dong, Xiuxiu Bai, Xing Wei,
• Abstract要約: 変換器をベースとした位置符号化手法は,点雲のマルチスケールな特徴を集約するのに有効である,と我々は主張する。 本稿では,プロンプトとアダプタのレンズを通して,パラメータ効率のよい微調整(PEFT)について検討する。 PPTにはパッチトークンが増加し、トレーニング可能な位置エンコーディングが組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.868922142742168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We rethink the role of positional encoding in 3D representation learning and fine-tuning. We argue that using positional encoding in point Transformer-based methods serves to aggregate multi-scale features of point clouds. Additionally, we explore parameter-efficient fine-tuning (PEFT) through the lens of prompts and adapters, introducing a straightforward yet effective method called PPT for point cloud analysis. PPT incorporates increased patch tokens and trainable positional encoding while keeping most pre-trained model parameters frozen. Extensive experiments validate that PPT is both effective and efficient. Our proposed method of PEFT tasks, namely PPT, with only 1.05M of parameters for training, gets state-of-the-art results in several mainstream datasets, such as 95.01% accuracy in the ScanObjectNN OBJ_BG dataset. Codes and weights will be released at https://github.com/zsc000722/PPT.
• Abstract（参考訳）: 3次元表現学習と微調整における位置符号化の役割を再考する。 変換器をベースとした位置符号化手法は,点雲のマルチスケールな特徴を集約するのに有効である,と我々は主張する。 さらに,プロンプトとアダプタのレンズを通したパラメータ効率の微調整(PEFT)について検討し,ポイントクラウド解析のためのPPTと呼ばれる単純で効果的な手法を提案する。 PPTにはパッチトークンが増加し、トレーニング可能な位置エンコーディングが組み込まれている。 大規模な実験により、PTTは効率的かつ効率的であることが証明された。 ScanObjectNN OBJ_BGデータセットの95.01%の精度など、いくつかの主流データセットにおいて、PEFTタスクの手法、すなわち、トレーニング用のパラメータの1.05Mしか持たないPPTは、最先端の結果を得る。 コードと重みはhttps://github.com/zsc000722/PPTで公開される。

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