点群上の自己教師付き学習のためのマスク識別【JST・京大機械翻訳】

Liu Haotian; Cai Mu; Lee Yong Jae

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202220371094258 整理番号：22P0307833

点群上の自己教師付き学習のためのマスク識別【JST・京大機械翻訳】

Masked Discrimination for Self-Supervised Learning on Point Clouds

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発行年： 2022年03月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マスク自動符号化は,画像と言語領域における自己監督学習のために大きな成功を達成した。しかし,マスクベースの予訓練は,訓練中のマスキングによって導入された,訓練対試験分布ミスマッチを適切に取り扱うことができない点Netetのような標準バックボーンにより,点雲理解のために利点をまだ示されていない。本論文では,点雲に対して,識別マスク予訓練変換器フレームワーク,MaskPoint}を提案することにより,このギャップを埋める。重要なアイデアは,離散占有値としてポイントクラウドを表現し(点クラウドの一部,0ならば),マスクされたオブジェクトポイントとサンプリングされたノイズポイントの間の単純なバイナリ分類をプロキシタスクとして実行することである。この方法で,提案アプローチは点雲における点サンプリング分散に対してロバストであり,学習豊かな表現を容易にする。3D形状分類,セグメンテーション,および実語物体検出を含む,いくつかの下流タスクを横断した事前訓練モデルを評価し,最先端の結果を示し,一方,以前の最先端の変換基準と比較して,有意な予訓練高速化(例えば,ScanNet上で4.1x)を達成した。コードはhttps://github.com/haotian liu/MaskPointで利用可能である。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

パターン認識 , 図形・画像処理一般 , 人工知能

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