論文の概要: RW-Net: Enhancing Few-Shot Point Cloud Classification with a Wavelet Transform Projection-based Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.03221v1
• Date: Mon, 06 Jan 2025 18:55:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-07 17:06:52.534722
• Title: RW-Net: Enhancing Few-Shot Point Cloud Classification with a Wavelet Transform Projection-based Network
• Title（参考訳）: RW-Net:ウェーブレット変換投影型ネットワークによるFew-Shot Point Cloud分類の強化
• Authors: Haosheng Zhang, Hao Huang,
• Abstract要約: RW-Netは、RDE(Rate-Distortion Explanation)とウェーブレット変換を統合することで、上記の課題に対処するために設計された新しいフレームワークである。 入力データの低周波成分を強調することにより、ウェーブレット変換は3次元オブジェクトの基本的な幾何学的および構造的特性をキャプチャする。 その結果,本手法は最先端の性能を達成し,数ショットの学習シナリオにおいて,より優れた一般化とロバスト性を示すことが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.305913808037513
• License:
• Abstract: In the domain of 3D object classification, a fundamental challenge lies in addressing the scarcity of labeled data, which limits the applicability of traditional data-intensive learning paradigms. This challenge is particularly pronounced in few-shot learning scenarios, where the objective is to achieve robust generalization from minimal annotated samples. To overcome these limitations, it is crucial to identify and leverage the most salient and discriminative features of 3D objects, thereby enhancing learning efficiency and reducing dependency on large-scale labeled datasets. This work introduces RW-Net, a novel framework designed to address the challenges above by integrating Rate-Distortion Explanation (RDE) and wavelet transform into a state-of-the-art projection-based 3D object classification architecture. The proposed method capitalizes on RDE to extract critical features by identifying and preserving the most informative data components while reducing redundancy. This process ensures the retention of essential information for effective decision-making, optimizing the model's ability to learn from limited data. Complementing RDE, incorporating the wavelet transform further enhances the framework's capability to generalize in low-data regimes. By emphasizing low-frequency components of the input data, the wavelet transform captures fundamental geometric and structural attributes of 3D objects. These attributes are instrumental in mitigating overfitting and improving the robustness of the learned representations across diverse tasks and domains. To validate the effectiveness of our RW-Net, we conduct extensive experiments on three datasets: ModelNet40, ModelNet40-C, and ScanObjectNN for few-shot 3D object classification. The results demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance and exhibits superior generalization and robustness in few-shot learning scenarios.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト分類の分野では、従来のデータ集約学習パラダイムの適用性を制限するラベル付きデータの不足に対処する上で、根本的な課題がある。 この課題は、最小限の注釈付きサンプルから堅牢な一般化を達成することを目的としている、数ショットの学習シナリオで特に顕著である。 これらの制限を克服するためには、3Dオブジェクトの最も健全で差別的な特徴を特定し、活用することが不可欠であり、これにより学習効率が向上し、大規模ラベル付きデータセットへの依存を減らすことができる。 RW-Netは、RDE(Rate-Distortion Explanation)とウェーブレット変換を最先端のプロジェクションベースの3Dオブジェクト分類アーキテクチャに統合することによって、上記の課題に対処するために設計された新しいフレームワークである。 提案手法は, 冗長性を低減しつつ, 最も重要なデータ成分を特定し保存することにより, 重要な特徴を抽出する。 このプロセスは、有効な意思決定に必要な情報の保持を保証し、限られたデータから学習するモデルの能力を最適化する。 RDEを補完し、ウェーブレット変換を取り入れることで、低データレシエーションにおけるフレームワークの一般化能力をさらに強化する。 入力データの低周波成分を強調することにより、ウェーブレット変換は3次元オブジェクトの基本的な幾何学的および構造的特性をキャプチャする。 これらの属性は、様々なタスクやドメインにわたる学習された表現の強固さを緩和し、改善するのに役立つ。 RW-Netの有効性を検証するために,ModelNet40,ModelNet40-C,ScanObjectNNの3つのデータセットに対して,数枚の3Dオブジェクト分類を行う。 その結果,本手法は最先端の性能を達成し,数ショットの学習シナリオにおいて,より優れた一般化とロバスト性を示すことが示された。

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