Transformers e Apprendimento Auto-Supervisionato per Dati di Nuvole di Punti 3D

In questo articolo, parliamo di come alcuni modelli, chiamati trasformatori, vengono usati per lavorare con dati di Nuvole di Punti 3D. Vediamo come questi modelli apprendono da dati non etichettati, concentrandoci su due strategie: Autoencoding mascherato e Contrasto di Momento. Discutiamo di come diverse quantità di dati influenzano ciò che i modelli apprendono e come queste intuizioni possano applicarsi a diversi tipi di dati.

#Importanza di Grandi Set di Dati

Per addestrare modelli di deep learning in modo efficace, è fondamentale avere grandi set di dati etichettati. Però, raccogliere questi dati richiede molto tempo e denaro. Un importante progresso nel campo è avvenuto quando i ricercatori hanno scoperto che i modelli potevano imparare da dati non etichettati. Questo metodo utilizza i dati stessi come etichette per creare compiti da cui il modello può apprendere.

Questa idea si può paragonare a come i bambini piccoli imparano. Gran parte delle loro conoscenze non deriva da istruzioni dirette, ma dall'osservazione del loro ambiente. Imparano guardando gli altri, piuttosto che attraverso insegnamenti formali. Anche se l'apprendimento supervisionato è progredito, l'Apprendimento Auto-Supervisionato, che utilizza dati non etichettati, non ha ancora raggiunto il suo pieno potenziale.

Perché l'auto-supervisione funzioni bene, i dati devono essere vari e abbondanti. Per fortuna, c'è una grande quantità di dati non etichettati disponibili online, che i ricercatori hanno usato per migliorare significativamente i loro modelli. Questa idea ha mostrato risultati promettenti sia nei compiti di linguaggio che di immagini, e c'è potenziale per applicarla anche ad altre aree.

#Apprendere con Auto-Supervisione

Un compito auto-supervisionato comune è riempire pezzi mancanti di dati di input, che si può ottenere danneggiando i dati in qualche modo. Il modello impara a completare i dati danneggiati, il che lo aiuta a capire le caratteristiche legate a diverse categorie. Queste caratteristiche apprese possono poi migliorare le prestazioni del modello in compiti dove i dati etichettati sono scarsi.

Con l'aumento dell'apprendimento auto-supervisionato, sono state sviluppate tecniche più complesse. Tuttavia, gli studi specificamente focalizzati su ciò che i modelli apprendono da questi compiti sono ancora limitati, specialmente nell'area delle nuvole di punti 3D. Passare da dati 2D, come le immagini, a nuvole di punti 3D introduce nuove sfide che devono essere affrontate.

#Utilizzo dei Modelli Trasformatori

In questa discussione, utilizziamo un modello trasformatore standard come nostro punto di riferimento. Ci riferiamo ai trasformatori standard come a quelli che seguono una struttura specifica presentata originariamente nel Vision Transformer (ViT). Anche se questi modelli hanno mostrato prestazioni eccellenti nei compiti di linguaggio e immagini, il loro successo nelle nuvole di punti è stato meno chiaro.

Questo articolo indaga il funzionamento interno dei trasformatori nel contesto delle nuvole di punti per identificare modi per migliorare la loro efficacia. Il nostro obiettivo è su come questi modelli apprendono e come possono essere migliorati per future ricerche.

#Pipeline di Pre-Addestramento

Esploriamo due principali pipeline di pre-addestramento: Autoencoding Mascherato (MAE) e Contrasto di Momento (MoCo). In termini semplici, MAE addestra il modello a riempire parti mancanti di una forma, mentre MoCo utilizza due reti separate (studente e insegnante) per confrontare previsioni basate su versioni diverse dello stesso input.

I nostri principali contributi includono:

1. Introduzione di una strategia tattica di sblocco durante la fase di affinamento, che aiuta a migliorare l'accuratezza del modello senza richiedere modifiche alla struttura originale.
2. Adattamento di metodi di spiegabilità dai campi dell'elaborazione delle immagini e del linguaggio naturale per lavorare con le nuvole di punti, il che ci aiuta a comprendere meglio il comportamento del modello.
3. Confronto delle prestazioni di MAE con quelle di MoCo, evidenziando le differenze nel modo in cui vengono formate le loro rappresentazioni.

#Transizione da 2D a 3D

Quando ci si sposta da dati 2D (immagini) a dati 3D (come le nuvole di punti), sorgono diverse sfide aggiuntive. A differenza delle immagini, le nuvole di punti mancano di una struttura uniforme a griglia e possono avere una densità di punti irregolare. I primi tentativi di gestire i dati 3D hanno principalmente adattato metodi usati per le immagini, incluse immagini multi-view e rappresentazioni voxel. Presto, hanno cominciato a emergere modelli specializzati.

PointNet è stato uno dei primi modelli a elaborare efficacemente le nuvole di punti, utilizzando un metodo focalizzato sui singoli punti e pooling per estrarre le caratteristiche globali. Successivamente, PointNet++ ha introdotto tecniche multi-scala, incorporando informazioni dai punti vicini. Man mano che il campo evolveva, i modelli trasformatore hanno cominciato a essere applicati alle nuvole di punti.

#L'Ascesa dei Trasformatori nelle Nuvole di Punti

Originariamente progettati per l'elaborazione del linguaggio, i trasformatori sono rapidamente diventati popolari nei compiti di immagini. L'introduzione del vision transformer ha permesso l'elaborazione delle immagini spezzandole in patch e aggiungendo informazioni posizionali. Questo modello ha aperto la strada alla combinazione di dati provenienti da diverse fonti.

Point Transformer è stata una delle prime opere ad adattare una struttura trasformatore per i dati delle nuvole di punti, applicando meccanismi di attenzione per creare vettori di caratteristiche dai punti vicini. Altri modelli, come PCT, raffinano ulteriormente questo approccio estraendo embedding dei punti e utilizzando strati di attenzione. Point-BERT e Point-MAE miravano a pre-addestrare modelli trasformatore utilizzando autoencoding mascherato nelle nuvole di punti.

Mentre i modelli che utilizzano architetture complesse a volte superano quelli più semplici, richiedono un notevole affinamento per essere efficaci su diversi set di dati. In questo lavoro, il nostro obiettivo principale è sull'esplicabilità e la facilità di applicare tecniche in vari domini, motivo per cui selezioniamo un modello più semplice come Point-MAE come nostro punto di riferimento.

#Il Concetto di Apprendimento Auto-Supervisionato

La tecnica di utilizzare dati non etichettati per migliorare l'addestramento del modello non è nuova. La sua popolarità è aumentata significativamente a metà degli anni 2010 con l'ascesa di dati non etichettati su larga scala e i progressi nella potenza di calcolo. L'autoencoding mascherato è emerso come un metodo significativo, cambiando il modo in cui venivano costruiti i modelli di linguaggio. Questo approccio ha portato altri modelli a perseguire strategie simili, migliorando significativamente le loro prestazioni in scenari di few-shot e zero-shot.

Recentemente, un'altra tendenza chiamata apprendimento contrastivo ha guadagnato attenzione. Questa tecnica crea coppie di campioni-alcuni simili e altri diversi. Il modello impara a avvicinare i campioni simili mentre allontana quelli dissimili. In questo modo, i modelli possono apprendere rappresentazioni utili dai dati.

Nonostante ci siano meno dati nelle nuvole di punti rispetto a immagini e testi, la necessità di metodi di auto-supervisione efficaci in questo dominio è critica. Alcuni studi hanno investigato metodi per addestrare modelli utilizzando parti di nuvole di punti o attraverso compiti come il clustering. Tuttavia, c'è ancora molto da esplorare in questo campo.

#La Sfida dell'Esplicabilità

Un aspetto fondamentale della ricerca nel deep learning riguarda l'esplicabilità. Molti modelli profondi sono trattati come "scatole nere", dove i loro funzionamenti interni sono difficili da interpretare. Di conseguenza, esistono strumenti che aiutano a fare luce sul comportamento del modello. Questi strumenti confrontano le caratteristiche apprese da diversi modelli e visualizzano come diversi input influenzano le loro decisioni.

Nel nostro studio, utilizziamo una combinazione di questi strumenti per ottenere una comprensione più chiara del nostro modello e del suo metodo di pre-addestramento.

#Impostazione del Punto di Riferimento

In questa sezione, deliniamo il nostro modello di riferimento e l'approccio di pre-addestramento. Dopo aver completato il processo di addestramento, valutiamo la qualità delle caratteristiche apprese utilizzando vari strumenti e metriche. Il nostro ambiente di codifica è progettato per essere chiaro e riproducibile, permettendo ad altri di seguire facilmente i nostri metodi.

#Sfruttare gli Autoencoder Mascherati

Per il nostro punto di riferimento, utilizziamo un vision transformer addestrato con autoencoding mascherato, che comporta la suddivisione della nuvola di punti di input in patch, la mascheratura di un sottoinsieme di queste patch e l'addestramento della rete per ricostruire i dati originali. L'architettura consiste in diversi blocchi, ognuno con molte teste di attenzione.

L'abilità del modello di ricostruire le parti mascherate dei dati di input è essenziale per apprendere caratteristiche rilevanti. Ci concentriamo su come il modello si comporta variano il numero di patch mascherate durante l'addestramento.

#L'Impatto di Diverse Quantità di Dati

Per valutare il ruolo della quantità di dati sulle prestazioni del modello, combiniamo due set di dati per creare un set di addestramento più sostanziale. Alleniamo i nostri modelli sia sul set di dati più piccolo sia su quello più grande concatenato, misurando la loro accuratezza negli compiti di classificazione. I nostri risultati indicano che utilizzare un set di dati più grande migliora significativamente le prestazioni del modello.

#La Strategia di Sblocco

Durante la fase di affinamento, ci sono diversi modi per affrontare il backbone del modello. L'approccio comune è congelare inizialmente il backbone pre-addestrato e concentrarsi sull'addestramento di una testa di classificazione più piccola. Tuttavia, scopriamo che questo metodo spesso non riesce ad adattare efficacemente le caratteristiche del backbone al nuovo compito.

Un approccio alternativo è sbloccare gradualmente diversi strati del backbone durante l'addestramento. I nostri esperimenti mostrano che questa strategia consente al modello di mantenere caratteristiche preziose apprese durante il pre-addestramento, guadagnando anche conoscenze specifiche per il compito.

#Visualizzazione dell'Attenzione nei Trasformatori

Utilizziamo la visualizzazione dell'attenzione per discernere come il token di classificazione interagisce con le forme di input. In particolare, analizziamo i punteggi di attenzione attraverso vari blocchi nel modello. Questo aiuta a rivelare quali aspetti dei dati il modello considera importanti per la classificazione.

Le nostre scoperte mostrano che man mano che il modello apprende, si sposta dall'attenzione a caratteristiche globali ampie a un focus su regioni locali più specifiche. Questo comportamento indica che il modello sta catturando efficacemente le informazioni critiche necessarie per i suoi compiti.

#Confronto dei Metodi di Pre-Addestramento

Nella nostra valutazione dell'Autoencoding Mascherato rispetto al Contrasto di Momento, esploriamo come ciascun metodo influenzi le rappresentazioni apprese. Con MAE, vediamo una forte dipendenza dalle caratteristiche apprese attraverso la rete, mentre MoCo tende a creare una separazione più netta tra le rappresentazioni di diversi strati.

Notiamo che, mentre entrambi i metodi hanno punti di forza, la rappresentazione appresa attraverso MAE porta generalmente a prestazioni migliori nei compiti successivi.

#Comprendere le Rappresentazioni Intermedie

Per ottenere ulteriori approfondimenti, esaminiamo come si comporta il modello quando viene troncato a diversi strati. Questo ci aiuta a capire come le rappresentazioni intermedie contribuiscono all'accuratezza complessiva. Anche con meno strati, il modello si comporta ancora in modo notevole, indicando che informazioni significative possono essere catturate precocemente nell'architettura.

#Il Ruolo dei Cluster di Classi

Visualizziamo come il modello raggruppa diverse classi esaminando i cluster di caratteristiche. Guardando a come i campioni di diverse classi sono raggruppati insieme in uno spazio a bassa dimensione, otteniamo approfondimenti sulle prestazioni del modello e sui potenziali punti deboli.

Nei nostri esperimenti, alcune classi si presentano vicine a causa di caratteristiche fisiche condivise, il che può portare a malclassificazioni. Analizzare queste somiglianze ci aiuta a rifinire ulteriormente il modello.

#Direzioni Future nell'Apprendimento delle Nuvole di Punti

Guardando avanti, c'è molto margine di miglioramento su come comprendiamo e applichiamo metodi di pre-addestramento nei compiti delle nuvole di punti. Abbiamo intenzione di esplorare diversi approcci di pre-addestramento e la loro efficacia su vari compiti successivi. L'obiettivo è identificare quali metodi portano ai migliori risultati a seconda delle specifiche del compito in questione.

In sintesi, questo lavoro getta luce sulle complessità dei modelli trasformatore nell'elaborazione dei dati delle nuvole di punti. Valutando diverse strategie per l'addestramento e il pre-addestramento, forniamo intuizioni preziose che possono informare la ricerca e l'applicazione futura in questo campo.