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J-GLOBAL ID：202002272245605194   整理番号：20A2274089

Info3D:相互情報最大化とコントラスト学習を用いた3Dオブジェクト上での表現学習【JST・京大機械翻訳】

Info3D: Representation Learning on 3D Objects Using Mutual Information Maximization and Contrastive Learning

著者 (1件)： Sanghi Aditya (Autodesk AI Lab, Toronto, Canada)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12374  ページ： 626-642  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータビジョンの主要な努力は,3Dデータから構造を理解し,抽出することである。この目標に向けて,教師なし学習は強力で必要なツールである。3D形状解析用のほとんどの現在の教師なし方法は,整列するデータセットを使用し,再構成され,下流タスクの悪化性能に悩まされる。これらの問題を解決するために,InfoMaxとコントラスト学習原理を3D形状に拡張した。整列データセットにおける表現を改善するために,3Dオブジェクトとそれらの「チャンク」の間の相互情報を最大化することができることを示した。さらに,3Dオブジェクトとそれらの幾何学的変換バージョンの間の相互情報を最大化することによって,SO(3)グループにおける回転不変性を達成することができた。最後に,クラスタリング,転送学習,形状検索のようないくつかの実験を行い,最新の結果の状態を達成した。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アラインメント ,  *コントラスト ,  *学習 ,  教師なし学習 ,  クラスタ化 ,  再構成 ,  回転不変性 ,  コンピュータビジョン ,  *三次元
準シソーラス用語： チャンク ,  三次元形状 ,  三次元データ ,  形状検索 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 3D形状解析 ,  教師なし学習 ,  回転不変性 ,  InfoMax ,  対照的学習

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最大化 ,  コントラスト ,  学習 ,  3D ,  オブジェクト ,  表現学習