3次元点群データに対するポイントトランスフォーマーを用いた転移学習

ポイントトランスフォーマーは3次元点群データの分類、セグメンテーション、検出タスクにおいて高精度なモデルである。本研究では、ポイントトランスフォーマーをModelNet10データセットで事前学習し、その後3D MNISTデータセットでの分類タスクに転移学習を行う。また、3D MNISTデータセットから頭出しで学習したモデルとの性能比較を行う。