Grunnleggende konsepter
本研究では、ポイントクラウド変換器の自己教師学習手法であるマスクド自己符号化(MAE)と動量対比(MoCo)の効果を評価し、変換器の内部動作を解明する。
Sammendrag
本研究では以下の点を明らかにしている:
適切な時期に変換器のバックボーンを解凍する戦略的な微調整手法を提案し、従来手法を上回る性能を達成した。
注意機構の可視化と注意距離の分析から、変換器がデータ量の増加に伴い局所的な特徴を学習する傾向にあることを発見した。
MAEとMoCoの2つの自己教師学習手法を比較し、それぞれの長所を明らかにした。MAEは特徴表現の学習に優れ、MoCoはクラス判別トークンの学習に適していることが分かった。
Statistikk
変換器は、ポイントクラウドの局所的な特徴に注目するようになる。
変換器の注意機構は、データ量の増加に伴い、より局所的な特徴を学習するようになる。