論文の概要: Test-Time Adaptation in Point Clouds: Leveraging Sampling Variation with Weight Averaging

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.01116v1
• Date: Sat, 02 Nov 2024 02:59:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:40:06.788614
• Title: Test-Time Adaptation in Point Clouds: Leveraging Sampling Variation with Weight Averaging
• Title（参考訳）: 点雲におけるテスト時間適応: 平均化によるサンプリング変動の活用
• Authors: Ali Bahri, Moslem Yazdanpanah, Mehrdad Noori, Sahar Dastani Oghani, Milad Cheraghalikhani, David Osowiech, Farzad Beizaee, Gustavo adolfo. vargas-hakim, Ismail Ben Ayed, Christian Desrosiers,
• Abstract要約: テスト時間適応(TTA)は、ソースデータにアクセスせずに事前訓練されたモデルを適用することで、テスト中の分散シフトに対処する。 本稿では,3次元点雲分類のための新しいTTA手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.74824534094739
• License:
• Abstract: Test-Time Adaptation (TTA) addresses distribution shifts during testing by adapting a pretrained model without access to source data. In this work, we propose a novel TTA approach for 3D point cloud classification, combining sampling variation with weight averaging. Our method leverages Farthest Point Sampling (FPS) and K-Nearest Neighbors (KNN) to create multiple point cloud representations, adapting the model for each variation using the TENT algorithm. The final model parameters are obtained by averaging the adapted weights, leading to improved robustness against distribution shifts. Extensive experiments on ModelNet40-C, ShapeNet-C, and ScanObjectNN-C datasets, with different backbones (Point-MAE, PointNet, DGCNN), demonstrate that our approach consistently outperforms existing methods while maintaining minimal resource overhead. The proposed method effectively enhances model generalization and stability in challenging real-world conditions.
• Abstract（参考訳）: テスト時間適応(TTA)は、ソースデータにアクセスせずに事前訓練されたモデルを適用することで、テスト中の分散シフトに対処する。 本研究では,3次元点雲分類のための新しいTTA手法を提案する。 提案手法はFarthest Point Sampling (FPS) とK-Nearest Neighbors (KNN) を利用して複数点のクラウド表現を生成し,TENTアルゴリズムを用いて各変動に対してモデルを適用する。 最終モデルパラメータは、適応重みを平均化し、分散シフトに対するロバスト性を改善する。 ModelNet40-C、ShapeNet-C、ScanObjectNN-Cデータセットに対する大規模な実験は、異なるバックボーン(Point-MAE、PointNet、DGCNN)で、我々のアプローチがリソースオーバーヘッドを最小限に抑えながら既存のメソッドを一貫して上回ることを示した。 提案手法は,挑戦的な実環境下でのモデル一般化と安定性を効果的に向上させる。

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