論文の概要: PMT-MAE: Dual-Branch Self-Supervised Learning with Distillation for Efficient Point Cloud Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02007v1
• Date: Tue, 3 Sep 2024 15:54:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-06 00:37:19.112430
• Title: PMT-MAE: Dual-Branch Self-Supervised Learning with Distillation for Efficient Point Cloud Classification
• Title（参考訳）: PMT-MAE: 効率的な点群分類のための蒸留による2分岐自己教師付き学習
• Authors: Qiang Zheng, Chao Zhang, Jian Sun,
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド分類のための自己教師型学習フレームワークであるPMT-MAEを紹介する。 PMT-MAEは、Transformerとコンポーネントを統合し、リッチな機能をキャプチャするデュアルブランチアーキテクチャを備えている。 PMT-MAEはベースラインのPoint-MAE (93.2%) と教師のPoint-M2AE (93.4%) を上回り、非ネイティブな3Dポイントクラウド表現を学習する能力を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.266960248570086
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Advances in self-supervised learning are essential for enhancing feature extraction and understanding in point cloud processing. This paper introduces PMT-MAE (Point MLP-Transformer Masked Autoencoder), a novel self-supervised learning framework for point cloud classification. PMT-MAE features a dual-branch architecture that integrates Transformer and MLP components to capture rich features. The Transformer branch leverages global self-attention for intricate feature interactions, while the parallel MLP branch processes tokens through shared fully connected layers, offering a complementary feature transformation pathway. A fusion mechanism then combines these features, enhancing the model's capacity to learn comprehensive 3D representations. Guided by the sophisticated teacher model Point-M2AE, PMT-MAE employs a distillation strategy that includes feature distillation during pre-training and logit distillation during fine-tuning, ensuring effective knowledge transfer. On the ModelNet40 classification task, achieving an accuracy of 93.6\% without employing voting strategy, PMT-MAE surpasses the baseline Point-MAE (93.2\%) and the teacher Point-M2AE (93.4\%), underscoring its ability to learn discriminative 3D point cloud representations. Additionally, this framework demonstrates high efficiency, requiring only 40 epochs for both pre-training and fine-tuning. PMT-MAE's effectiveness and efficiency render it well-suited for scenarios with limited computational resources, positioning it as a promising solution for practical point cloud analysis.
• Abstract（参考訳）: 自己教師型学習の進歩は、ポイントクラウド処理における特徴抽出と理解の強化に不可欠である。 本稿では,PMT-MAE(Point MLP-Transformer Masked Autoencoder)を紹介する。 PMT-MAEは、TransformerとMPPコンポーネントを統合し、リッチな機能をキャプチャするデュアルブランチアーキテクチャを備えている。 Transformerブランチは複雑な機能インタラクションにグローバルな自己アテンションを活用し、並列MLPブランチは共有された完全に接続されたレイヤを通じてトークンを処理し、補完的な機能変換パスを提供する。 融合機構はこれらの特徴を組み合わせることで、包括的な3D表現を学ぶためのモデルの能力を高める。 PMT-MAEは、高度な教師モデルであるPoint-M2AEによって指導され、事前訓練中の特徴蒸留と微調整時のロジット蒸留を含む蒸留戦略を採用し、効果的な知識伝達を保証する。 ModelNet40の分類タスクでは、投票戦略を使わずに93.6\%の精度を達成するため、PMT-MAEはベースラインのPoint-MAE (93.2\%) と教師のPoint-M2AE (93.4\%) を超越し、差別的な3Dポイントクラウド表現を学習する能力を示している。 さらに、このフレームワークは高い効率を示し、事前トレーニングと微調整の両方に40のエポックしか必要としない。 PMT-MAEの有効性と効率性は、計算資源が限られているシナリオに適しており、実用的なポイントクラウド分析のための有望なソリューションとして位置づけられている。

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