論文の概要: Rotation-Adaptive Point Cloud Domain Generalization via Intricate Orientation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.02247v1
• Date: Tue, 04 Feb 2025 11:46:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:05:27.821308
• Title: Rotation-Adaptive Point Cloud Domain Generalization via Intricate Orientation Learning
• Title（参考訳）: 複雑な指向学習による回転適応点クラウド領域の一般化
• Authors: Bangzhen Liu, Chenxi Zheng, Xuemiao Xu, Cheng Xu, Huaidong Zhang, Shengfeng He,
• Abstract要約: 本稿では,3次元点雲解析のための回転適応型領域一般化フレームワークを提案する。 本手法は,反復学習プロセスにおける複雑なサンプルを活用することにより,方向転換を緩和することを目的としている。 我々は、配向整合性損失とマージン分離損失を組み込んだ配向型コントラスト学習フレームワークを採用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.424450834358204
• License:
• Abstract: The vulnerability of 3D point cloud analysis to unpredictable rotations poses an open yet challenging problem: orientation-aware 3D domain generalization. Cross-domain robustness and adaptability of 3D representations are crucial but not easily achieved through rotation augmentation. Motivated by the inherent advantages of intricate orientations in enhancing generalizability, we propose an innovative rotation-adaptive domain generalization framework for 3D point cloud analysis. Our approach aims to alleviate orientational shifts by leveraging intricate samples in an iterative learning process. Specifically, we identify the most challenging rotation for each point cloud and construct an intricate orientation set by optimizing intricate orientations. Subsequently, we employ an orientation-aware contrastive learning framework that incorporates an orientation consistency loss and a margin separation loss, enabling effective learning of categorically discriminative and generalizable features with rotation consistency. Extensive experiments and ablations conducted on 3D cross-domain benchmarks firmly establish the state-of-the-art performance of our proposed approach in the context of orientation-aware 3D domain generalization.
• Abstract（参考訳）: 予測不可能な回転に対する3Dポイントクラウド解析の脆弱性は、オリエンテーションを意識した3Dドメインの一般化という、オープンで困難な問題を引き起こす。 3次元表現のドメイン間の堅牢性と適応性は重要であるが、回転増強により容易には達成できない。 一般化性を高めるための複雑な配向の固有の利点により、我々は3Dポイントクラウド解析のための革新的な回転適応型ドメイン一般化フレームワークを提案する。 本手法は,反復学習プロセスにおける複雑なサンプルを活用することにより,方向転換を緩和することを目的としている。 具体的には、各点の雲について最も難しい回転を識別し、複雑な向きを最適化して複雑な向き集合を構築する。 その後、配向整合性損失とマージン分離損失を組み込んだ配向認識型コントラスト学習フレームワークを用い、回転整合性を有する分類的・一般化可能な特徴の効果的な学習を可能にする。 3次元クロスドメイン・ベンチマークで行った広範囲な実験と改善により、3D領域の一般化の文脈において提案手法の最先端性能が確固たるものとなった。

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