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通过点特征增强掩膜自编码器实现紧凑 3D 表示
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过自监督预训练的方法，使用I2P-MAE从2D预训练模型中获得优秀的3D表示。引入了两种图像到点的学习方案，通过2D引导遮罩策略和多视角2D特征重构可见的点。在ModelNet40上，冻结的I2P-MAE达到了93.4％的线性SVM准确性。在ScanObjectNN上微调后，达到了90.11％的最新技术水平，比第二好的方法高3.68％，展示出优秀的可转移能力。
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关键要点
- 通过自监督预训练，使用I2P-MAE从2D预训练模型中获得优秀的3D表示。
- 引入两种图像到点的学习方案：2D引导遮罩策略和多视角2D特征重构可见的点。
- 冻结的I2P-MAE在ModelNet40上达到了93.4%的线性SVM准确性。
- 在ScanObjectNN上微调后，I2P-MAE达到了90.11%的最新技术水平，比第二好的方法高3.68%。
- 展示出优秀的可转移能力。
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