論文の概要: Paving the Way for Point Cloud Video Representation Learning Using A PDE Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.01604v1
• Date: Mon, 01 Jun 2026 02:57:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-02 21:34:29.886771
• Title: Paving the Way for Point Cloud Video Representation Learning Using A PDE Model
• Title（参考訳）: PDEモデルを用いたポイントクラウド映像表現学習への道を開く
• Authors: Zhuoxu Huang, Zhenkun Fan, Jungong Han, Josef Kittler,
• Abstract要約: 空間的時間的相関、特に時間とともに空間的点がどう変化するかを調べることは、ポイント・クラウド・ビデオを理解する上で重要である。 従来の手法、特にフローベースの手法は、シーケンシャル・ポイント・クラウドデータの非秩序な空間配置のためにこれらの相関に苦慮している。 本稿では,空間的時間的相関学習の正規化を課題を解法部分微分方程式として定式化する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.29035820870084
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Investigating spatial-temporal correlations, specifically how spatial points vary over time, is crucial for understanding point cloud videos. Traditional methods, particularly flow-based techniques, struggle with these correlations due to the unordered spatial arrangement of sequential point cloud data. To address this challenge, we propose a novel approach that regularizes spatial-temporal correlation learning by formulating the problem as a solvable Partial Differential Equation (PDE). While PDEs have long been effective in the physical domain, their application to novel sequential data like point cloud video remains underexplored. Inspired by fluid analysis, we construct a simplified PDE, and the process of solving PDE is guided and refined by a contrastive learning structure between the temporal embeddings and the spatial embeddings. With this extra supervision, our method, named MotionPDE, serves as an effective, plug-and-play enhancement module for existing backbone models, adding minimal computational overhead and parameters. Capitalizing on the contrastive learning process, we delve deeper into the self-supervised capabilities of MotionPDE, yielding promising results that underscore its utility and adaptability in point cloud video data interpretation. The code repo with trained checkpoints will be available at https://github.com/zhh6425/motionpde.git for facilitating future research.
• Abstract（参考訳）: 空間的時間的相関、特に時間とともに空間的点がどう変化するかを調べることは、ポイント・クラウド・ビデオを理解する上で重要である。 従来の手法、特にフローベースの手法は、シーケンシャル・ポイント・クラウドデータの非秩序な空間配置のためにこれらの相関に苦慮している。 この課題に対処するために,問題解決可能な部分微分方程式 (PDE) として問題を定式化し,空間的時間的相関学習を規則化する手法を提案する。 PDEは以前から物理領域で有効だったが、ポイントクラウドビデオのような新しいシーケンシャルなデータへの応用はいまだ検討されていない。 流体解析に触発されて簡易なPDEを構築し, 時間埋め込みと空間埋め込みの対比学習構造を用いてPDEの解法を導出し, 洗練する。 この余分な監督によって、MotionPDEというメソッドは、既存のバックボーンモデルに有効なプラグイン・アンド・プレイ拡張モジュールとして機能し、最小の計算オーバーヘッドとパラメータを追加します。 対照的な学習プロセスに基づいて、我々はMotionPDEの自己教師機能について深く掘り下げ、ポイントクラウドビデオデータの解釈における有用性と適応性を裏付ける有望な結果を得た。 トレーニングされたチェックポイントを備えたコードリポジトリは、将来の研究を促進するためにhttps://github.com/zhh6425/motionpde.gitで提供される。

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