論文の概要: Point Cloud Mixture-of-Domain-Experts Model for 3D Self-supervised Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09886v3
• Date: Tue, 03 Jun 2025 01:21:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-04 16:31:03.580558
• Title: Point Cloud Mixture-of-Domain-Experts Model for 3D Self-supervised Learning
• Title（参考訳）: 3次元自己教師型学習のための点雲混合実験モデル
• Authors: Yaohua Zha, Tao Dai, Hang Guo, Yanzi Wang, Bin Chen, Ke Chen, Shu-Tao Xia,
• Abstract要約: ポイントクラウドは、3Dデータの主表現として、シーンドメインポイントクラウドとオブジェクトドメインポイントクラウドに分類することができる。 本稿では,ブロック・ツー・シーン事前学習戦略を用いて,総合的なPoint Cloud Mixture-of-Domain-Expertsモデル(Point-MoDE)を学習することを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.55005524072687
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point clouds, as a primary representation of 3D data, can be categorized into scene domain point clouds and object domain point clouds. Point cloud self-supervised learning (SSL) has become a mainstream paradigm for learning 3D representations. However, existing point cloud SSL primarily focuses on learning domain-specific 3D representations within a single domain, neglecting the complementary nature of cross-domain knowledge, which limits the learning of 3D representations. In this paper, we propose to learn a comprehensive Point cloud Mixture-of-Domain-Experts model (Point-MoDE) via a block-to-scene pre-training strategy. Specifically, we first propose a mixture-of-domain-expert model consisting of scene domain experts and multiple shared object domain experts. Furthermore, we propose a block-to-scene pretraining strategy, which leverages the features of point blocks in the object domain to regress their initial positions in the scene domain through object-level block mask reconstruction and scene-level block position regression. By integrating the complementary knowledge between object and scene, this strategy simultaneously facilitates the learning of both object-domain and scene-domain representations, leading to a more comprehensive 3D representation. Extensive experiments in downstream tasks demonstrate the superiority of our model.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドは、3Dデータの主表現として、シーンドメインポイントクラウドとオブジェクトドメインポイントクラウドに分類することができる。 ポイントクラウドによる自己教師型学習(SSL)は、3D表現を学習するための主流パラダイムとなっている。 しかし、既存のポイントクラウドSSLは、主に単一のドメイン内でドメイン固有の3D表現を学習することに焦点を当てており、3D表現の学習を制限するクロスドメイン知識の補完的な性質を無視している。 本稿では,ブロック・ツー・シーン事前学習戦略を用いて,総合的なPoint Cloud Mixture-of-Domain-Expertsモデル(Point-MoDE)を学習することを提案する。 具体的には、まずシーンドメインの専門家と複数の共有オブジェクトドメインエキスパートからなるドメイン-エキスパートの混合モデルを提案する。 さらに、オブジェクト領域におけるポイントブロックの特徴を活用して、オブジェクトレベルのブロックマスク再構成とシーンレベルのブロック位置回帰を通じて、シーン領域における初期位置を回帰するブロック・ツー・シーン事前学習戦略を提案する。 オブジェクトとシーン間の補完的な知識を統合することで、この戦略はオブジェクトドメインとシーンドメインの両方の表現の学習を同時に促進し、より包括的な3D表現をもたらす。 下流タスクにおける大規模な実験は、我々のモデルの優位性を示している。

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