Self-Supervised Pretraining for Large-Scale Point Clouds 论文阅读 NeurIPS2022

概述

  这是一篇做单模态3D无监督预训练的文章，这篇文章的动机是要通过无监督的方法训练一个3D模型，使模型获得理解3D点云数据的能力。本片文章是亚马逊人工智能实验室发表在NeurlPS 2022的文章。点击论文下载原文。

贡献

本文在训练3D模型时，考虑了从本地信息和全局信息两个层面。

1. 本文提出了利用本地区域信息来进行自监督学习的方法
2. 在全局知识的学习中，作者设计了一个新的基于区域特征聚类的对比学习损失函数

方法

本文的网络结构图如下：

正如图上所示，文章主要的脉络结构可以分为以下几点：

1. 将大规模点云数据在笛卡尔坐标系下分割成M个存在重叠的区间(volume)，本文所有的特征表示都是基于volume的。
2. 搭建一个双分支的网络，一个特征提取器，一个动量特征提取器，backbone都为PointNet++。
3. 两分支的网络输入是经过不同方式数据增强后的原始点云，其中第一分支数据增强中裁剪比例较高，第二分支裁剪比例较小。图上仅仅是用一个volume来可视化两分支数据增强的差异。
4. 两网络分支最终输出的都是基于volume的特征图，即MxD大小的矩阵，M是M个volume，D是每个特征向量的维度。
5. 在得到两分支的特征图后，作者设计了两个优化目标(损失函数)，一个是学习本地信息的本地对抗损失，另一个是学习全局信息的对抗损失。

本地对抗损失

  本地对抗损失沿用经常使用的交叉熵损失PointInfoNCE，只是本文将损失函数里point的特征换成了volume的特征：

  该损失函数的原理是讲拉近两分支同一volume（正样本）的特征距离，拉远两分支不同volume（负样本）间的特征距离，是非常常见的交叉熵损失的使用方式。这个损失函数中包含的volume特征对抗是局限在batch范围内，这也是损失函数叫“本地”的原因。

全局对抗损失

  为了弥补本地对抗损失在选取负样本范围上的局限性，作者又提出了基于volume的全局对抗损失。所谓“全局”是指在负样本的选择上扩展到了若干个batch中的样本，其主要的实现方式为创建并维护一个全局volume特征队列F_g(大小C=300,000)用于存储网络输出的每个batch的特征。前面设计的主干网络对于输入的样本会输出volume级的D维特征向量，在全局对抗训练中会对这些特征进行聚类，不同于传统的K-means和DBSCAN聚类方法，本文在网络后添加一个分类层h_g：R^D->R^K，该分类层将一个D维的特征向量处理成K（类别数量）维的类别置信度，有次分类层便可以将MxD大小的特征图矩阵转成MxK大小的置信度矩阵（再经过softmax归一化）。
  损失的具体设计是，对于双分支的特征输出（MxD）f¹，f²以及特征队列F_g，将f²和F_g(CxD)分别输入到分类层h_g中得到f²每个volume的置信度向量（也就得到了伪标签，维度MxK）和特征队列的伪标签（维度CxD），通过空间对应关系，利用f²的M个volume的标签给f¹的M个volume赋予相同的标签。具体的聚类对抗损失函数（全局损失函数）为：

  式中的K为聚类的类别数量（也是分类层的神经元数量），式中的i和j代表不同的类别，在负样本上（分母）从全局特征队列F_g选择与正样本类别i不同的类别j（j代表若干个与i不同的值）的若干（20,000）特征向量，正样本（分子）则是在F_g中选择与正样本f_i²最相似的特征向量（文章中的说法是进行k=1的kNN采样）。难于理解的一点是式中i和j都是代表类别，然而在f_i¹火种f_i²中都包含了不止一个第i个类别的volume，依据原文的意思，这个f_i²是从f²所有属于i这个类别的volume中选取出来的一个volume，但怎么选的原文似乎没提。

以上就是本文所有的上游自监督预训练方式，本文还做了大量的下游任务实验来印证自己预训练模型的有效性，建议参考。