論文の概要: Point-Cache: Test-time Dynamic and Hierarchical Cache for Robust and Generalizable Point Cloud Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12150v2
• Date: Wed, 26 Mar 2025 11:08:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 13:18:18.351393
• Title: Point-Cache: Test-time Dynamic and Hierarchical Cache for Robust and Generalizable Point Cloud Analysis
• Title（参考訳）: ポイントキャッシュ:ロバストで一般化可能なポイントクラウド分析のためのテスト時の動的かつ階層的なキャッシュ
• Authors: Hongyu Sun, Qiuhong Ke, Ming Cheng, Yongcai Wang, Deying Li, Chenhui Gou, Jianfei Cai,
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド認識モデルを用いて,テスト時の分散シフトを処理できる汎用的なソリューションを提案する。 オンラインテストデータのみに基づいてモデルを適応し、テスト時にこれまで見られたクラスと、新しくないクラスの両方を認識する。 Point-Cacheは8つの挑戦的なベンチマークと4つの代表的な大規模3Dモデルで大幅に向上し、その有効性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.9393931544028
• License:
• Abstract: This paper proposes a general solution to enable point cloud recognition models to handle distribution shifts at test time. Unlike prior methods, which rely heavily on training data (often inaccessible during online inference) and are limited to recognizing a fixed set of point cloud classes predefined during training, we explore a more practical and challenging scenario: adapting the model solely based on online test data to recognize both previously seen classes and novel, unseen classes at test time. To this end, we develop \textbf{Point-Cache}, a hierarchical cache model that captures essential clues of online test samples, particularly focusing on the global structure of point clouds and their local-part details. Point-Cache, which serves as a rich 3D knowledge base, is dynamically managed to prioritize the inclusion of high-quality samples. Designed as a plug-and-play module, our method can be flexibly integrated into large multimodal 3D models to support open-vocabulary point cloud recognition. Notably, our solution operates with efficiency comparable to zero-shot inference, as it is entirely training-free. Point-Cache demonstrates substantial gains across 8 challenging benchmarks and 4 representative large 3D models, highlighting its effectiveness. Code is available at https://github.com/auniquesun/Point-Cache.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウド認識モデルを用いて,テスト時の分散シフトを処理できる汎用的なソリューションを提案する。 トレーニングデータ(しばしばオンライン推論ではアクセスできない)に大きく依存し、トレーニング中に事前に定義されたポイントクラウドクラスの固定セットを認識することに限定される以前の方法とは異なり、より実践的で困難なシナリオを探求する。 この目的のために,オンラインテストサンプルの本質的な手がかりを捉えた階層型キャッシュモデルである‘textbf{Point-Cache} を開発した。 リッチな3D知識ベースとして機能するPoint-Cacheは、動的に管理され、高品質なサンプルを含める。 プラグイン・アンド・プレイ・モジュールとして設計された本手法は,オープン・ボキャブラリ・ポイント・クラウド認識をサポートするため,大規模マルチモーダル3Dモデルに柔軟に統合できる。 私たちのソリューションは、完全にトレーニング不要であるため、ゼロショット推論に匹敵する効率で動作します。 Point-Cacheは8つの挑戦的なベンチマークと4つの代表的な大規模3Dモデルで大幅に向上し、その有効性を強調している。 コードはhttps://github.com/auniquesun/Point-Cacheで入手できる。

関連論文リスト

• Test-Time Adaptation for Point Cloud Upsampling Using Meta-Learning [17.980649681325406]
  本稿では,点群アップサンプリングのモデル一般性を高めるためのテスト時間適応手法を提案する。 提案手法はメタラーニングを利用してテスト時間適応のためのネットワークパラメータを明示的に学習する。 我々のフレームワークは汎用的であり、既存のバックボーンネットワークをポイントクラウドのアップサンプリングにプラグイン・アンド・プレイで適用することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-31T06:44:59Z)
• Clustering based Point Cloud Representation Learning for 3D Analysis [80.88995099442374]
  本稿では,ポイントクラウド分析のためのクラスタリングに基づく教師付き学習手法を提案する。 現在のデファクトでシーンワイドなトレーニングパラダイムとは異なり、我々のアルゴリズムは点埋め込み空間上でクラス内のクラスタリングを行う。 我々のアルゴリズムは、有名なポイントクラウドセグメンテーションデータセットの顕著な改善を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T03:42:12Z)
• Point2Vec for Self-Supervised Representation Learning on Point Clouds [66.53955515020053]
  Data2vecをポイントクラウド領域に拡張し、いくつかのダウンストリームタスクで推奨される結果を報告します。 我々は、ポイントクラウド上でData2vecライクな事前トレーニングの可能性を解放するpoint2vecを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-29T10:08:29Z)
• What Stops Learning-based 3D Registration from Working in the Real World? [53.68326201131434]
  この研究は、3Dポイントのクラウド登録失敗の原因を特定し、その原因を分析し、解決策を提案する。 最終的に、これは最も実践的な3D登録ネットワーク(BPNet)に変換される。 我々のモデルは微調整をせずに実データに一般化し、商用センサで得られた見えない物体の点雲上で最大67%の精度に達する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-19T19:24:27Z)
• PnP-3D: A Plug-and-Play for 3D Point Clouds [38.05362492645094]
  本稿では,既存ネットワークのポイントクラウドデータ解析における有効性を改善するために,プラグイン・アンド・プレイモジュール -3D を提案する。 アプローチを徹底的に評価するために,3つの標準的なクラウド分析タスクについて実験を行った。 本研究は,最先端の成果の達成に加えて,我々のアプローチのメリットを実証する包括的研究を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T23:59:43Z)
• Point Discriminative Learning for Unsupervised Representation Learning on 3D Point Clouds [54.31515001741987]
  3次元点雲上での教師なし表現学習のための点識別学習法を提案する。 我々は、中間レベルとグローバルレベルの特徴に新しい点識別損失を課すことにより、これを達成した。 提案手法は強力な表現を学習し,新しい最先端性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-04T15:11:48Z)
• Learning Semantic Segmentation of Large-Scale Point Clouds with Random Sampling [52.464516118826765]
  我々はRandLA-Netを紹介した。RandLA-Netは、大規模ポイントクラウドのポイントごとの意味を推論する、効率的で軽量なニューラルネットワークアーキテクチャである。 我々のアプローチの鍵は、より複雑な点選択アプローチではなく、ランダムな点サンプリングを使用することである。 我々のRandLA-Netは、既存のアプローチよりも最大200倍高速な1回のパスで100万ポイントを処理できます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-06T05:08:34Z)
• Point Transformer for Shape Classification and Retrieval of 3D and ALS Roof PointClouds [3.3744638598036123]
  本稿では,リッチポイントクラウド表現の導出を目的とした,完全注意モデルであるem Point Transformerを提案する。 モデルの形状分類と検索性能は,大規模都市データセット - RoofN3D と標準ベンチマークデータセット ModelNet40 で評価される。 提案手法は、RoofN3Dデータセットの他の最先端モデルよりも優れており、ModelNet40ベンチマークで競合する結果を与え、目に見えない点の破損に対して高い堅牢性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-08T08:11:02Z)
• Multi-Frame to Single-Frame: Knowledge Distillation for 3D Object Detection [36.238956089801825]
  我々は、知識蒸留を用いて、訓練時に高品質な入力で訓練されたモデルと、推論時に低品質な入力で試験されたモデルとのギャップを埋める。 まず、トレーニング時にのみ利用可能な余分な情報を用いて複数のフレームから生成された高密度点雲上で物体検出モデルを訓練する。 そして、両方のモデルの特徴に対して一貫性のある規則化を施し、スパース単一フレームの点群で同じモデルを訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-24T17:59:12Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。