Punktmoln ger en flexibel och naturlig representation användbar i otaliga tillämpningar som robotik eller självkörande bilar. Nyligen har djupa neurala nätverk som arbetar på råpunktsmolndata visat lovande resultat på övervakade inlärningsuppgifter såsom objektklassificering och semantisk segmentering. Medan massiva punktmoln dataset kan fångas med hjälp av modern skanning teknik, manuellt märkning så stora 3D-punkt moln för övervakade lärande uppgifter är en besvärlig process. Detta kräver metoder som kan lära sig av omärkta data för att avsevärt minska antalet kommenterade prover som behövs för övervakad inlärning. Vi föreslår en självövervakad inlärningsuppgift för djupinlärning på råpunktsmolndata där ett neuralt nätverk utbildas för att rekonstruera punktmoln vars delar slumpmässigt har omorganiserats. Samtidigt lösa denna uppgift, representationer som fångar semantiska egenskaper i punktmolnet lärs. Vår metod är agnostisk för nätverksarkitektur och överträffar nuvarande oövervakade inlärningsmetoder i objektklassificeringsuppgifter nedströms. Vi visar experimentellt, att förutbildningen med vår metod innan handledd utbildning förbättrar prestandan hos toppmoderna modeller och avsevärt förbättrar proveffektiviteten.
Point Cloud Recognition with Less Supervision: REF föreslår en självövervakad metod för att lära sig en punktmoln representation genom att åter montera slumpmässigt delade punktmoln delar.
Self-Supervised Deep Learning on Point Clouds by Reconstructing Space
{'venue': 'NeurIPS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}