トランスフォーマーと自己教師あり学習による3Dポイントクラウドデータ

この記事では、トランスフォーマーと呼ばれる特定のモデルが、3Dポイントクラウドデータを扱うためにどのように使われているかについて話すよ。ラベルが付いてないデータから学ぶ方法に焦点を当てて、マスクドオートエンコーディングとモメンタムコントラストの2つの戦略を見ていく。データの量がモデルの学びにどう影響するか、そしてその洞察が異なるタイプのデータにどのように適用できるかを議論するんだ。

#大規模データセットの重要性

深層学習モデルを効果的に訓練するには、大きなラベル付きデータセットが必要。だけど、これを集めるのは時間もお金もかかるんだ。でも、研究者がモデルがラベルなしデータからも学べることを発見したことで、大きな進展があった。この方法では、データ自体をラベルとして使って、モデルが学べるタスクを作るんだ。

この考え方は、子供が学ぶ方法に似てる。ほとんどの知識は直接教わるのではなく、周りを観察することで身につけるんだ。他の人を見て学ぶのが一般的で、形式的な教育からではないんだ。監視学習は進んできたけど、ラベルなしデータを使う自己監視学習はまだその可能性を完全には活かせていない。

自己監視がうまくいくには、多様で豊富なデータが必要。幸い、オンラインには大量のラベルなしデータがあって、研究者たちはこれを使ってモデルを大幅に改善してきた。このアイデアは、言語や画像のタスクで良い結果を出していて、他の分野にも応用できる可能性がある。

#自己監視での学び

一般的な自己監視タスクの一つは、入力データの欠損部分を埋めること。これはデータを何らかの形で破損させることで実現する。モデルは破損したデータを完成させることで、異なるカテゴリに関連する特徴を理解するのを助ける。学んだ特徴を使って、ラベルが不足しているタスクでのモデルのパフォーマンスを向上させることができる。

自己監視学習が盛り上がる中で、より複雑な技術も開発されていった。それでも、これらのタスクからモデルが何を学ぶかに特化した研究はまだ限られていて、特に3Dポイントクラウドの分野ではそうなんだ。2Dデータ（画像）から3Dポイントクラウドに移行するには、新たな課題が出てくる。

#トランスフォーマーモデルの利用

ここでは、標準的なトランスフォーマーモデルを基準に使う。この標準的なトランスフォーマーは、ビジョントランスフォーマー（ViT）で最初に提示された特定の構造に従うモデルを指す。これらのモデルは、言語や画像のタスクでは素晴らしいパフォーマンスを示しているけど、ポイントクラウドにおける成功はまだはっきりしていない。

この記事では、ポイントクラウドの文脈におけるトランスフォーマーの内部動作を調査して、その効果を高める方法を探るんだ。私たちの焦点は、これらのモデルがどのように学び、今後の研究のためにどのように改善できるかにある。

#プレトレーニングパイプライン

私たちは、マスクドオートエンコーディング（MAE）とモメンタムコントラスト（MoCo）の2つの主要なプレトレーニングパイプラインを探る。簡単に言うと、MAEは形の欠損部分を埋めるようにモデルを訓練し、MoCoは異なるバージョンの同じ入力に基づいて予測を比較するために2つの別々のネットワーク（学生と教師）を使う。

私たちの主な貢献は：

1. ファインチューニングフェーズでの戦略的な解凍手法を導入して、元の構造を変更することなくモデルの精度を向上させる。
2. 画像や自然言語処理分野からの説明可能性手法をポイントクラウドに適用することで、モデルの動作をよりよく理解する。
3. MAEとMoCoのパフォーマンスを比較し、それぞれの表現がどのように形成されるかの違いを強調する。

#2Dから3Dへの移行

2D（画像）から3Dデータ（ポイントクラウド）に移行する際には、いくつかの追加の課題が出てくる。画像と違って、ポイントクラウドには均一なグリッド構造がなく、ポイントの密度が不均一であることがある。初期の3Dデータの処理方法は、主に画像用に使われた手法を適応させたもので、多視点画像やボクセル表現を含む。でも、すぐに専門的なモデルが登場し始めた。

PointNetは、ポイントクラウドを効果的に処理する最初のモデルの一つで、個々のポイントに焦点を当てた方法とプーリングを使ってグローバルな特徴を抽出した。その後、PointNet++は近隣ポイントの情報を取り入れたマルチスケールの技術を導入した。分野が進化する中で、トランスフォーマーモデルがポイントクラウドに適用され始めた。

#ポイントクラウドにおけるトランスフォーマーの台頭

言語処理のために最初に設計されたトランスフォーマーは、すぐに画像のタスクに人気が出た。ビジョントランスフォーマーの導入によって、画像をパッチに分割して位置情報を追加することで、画像を処理できるようになった。このモデルは、さまざまなソースからデータを組み合わせるための道を開いた。

Point Transformerは、ポイントクラウドデータ向けにトランスフォーマー構造を適応させた最初の作品の一つで、注意メカニズムを使って近隣ポイントから特徴ベクターを作成した。他のモデル、PCTのようなものは、ポイント埋め込みを抽出し、注意層を利用することでこれをさらに洗練させている。Point-BERTやPoint-MAEは、ポイントクラウドにおけるマスクドオートエンコーディングを使用してトランスフォーマーモデルを事前訓練することを目指している。

複雑なアーキテクチャを使用するモデルは、時にはシンプルなモデルよりも優れたパフォーマンスを発揮することがあるけど、異なるデータセットに対して効果的であるためにはかなりの調整が必要。私たちの研究では、説明可能性とさまざまなドメインに技術を適用する容易さに重点を置いているから、Point-MAEのようなシンプルなモデルを基準に選んでるんだ。

#自己監視学習の概念

ラベルなしデータを使ってモデルの訓練を改善するという技術は新しいものじゃない。2010年代中頃に、大規模なラベルなしデータや計算能力の進展とともに、その人気が大幅に増した。マスクドオートエンコーディングは重要な方法として登場し、言語モデルの構築方法を変えた。このアプローチは、他のモデルが似たような戦略を追求するきっかけとなり、少数ショットやゼロショットのシナリオでのパフォーマンスを大幅に向上させた。

最近では、対照学習というトレンドも注目を集めている。この技術は、いくつかのサンプルのペアを作成する-いくつかは似ていて、いくつかは異なる。モデルは、似ているサンプル同士を近づけ、異なるサンプルを分散させることを学ぶ。これをすることで、モデルはデータから有用な表現を学ぶことができる。

ポイントクラウドには画像やテキストに比べてデータが少ないけど、この分野での効果的な自己監視法の必要は重要だ。一部の研究は、ポイントクラウドの一部を使ったり、クラスタリングのようなタスクを通じてモデルを訓練する方法を調査している。しかし、この分野はまだまだ多くの探索が必要なんだ。

#説明可能性の課題

深層学習の研究には、説明可能性が重要な側面だ。多くの深層モデルは「ブラックボックス」として扱われていて、その内部の動作を解釈するのが難しい。それゆえ、モデルの動作を明らかにするためのツールが存在する。これらのツールは、異なるモデルが学んだ特徴を比較し、異なる入力がどのように彼らの決定に影響を与えるかを視覚化する。

私たちの研究では、これらのツールを組み合わせて、モデルとそのプレトレーニング手法をよりよく理解するんだ。

#ベースラインの設定

このセクションでは、私たちのベースラインモデルとプレトレーニングアプローチを概説する。訓練プロセスを完了した後、さまざまなツールや指標を使って、学習した特徴の質を評価する。私たちのコーディング環境は明確で再現可能なように設計されていて、他の人が私たちの方法を簡単にフォローできるようになってる。

#マスクドオートエンコーダーの活用

私たちのベースラインには、マスクドオートエンコーディングで訓練されたビジョントランスフォーマーを使用する。これは、入力ポイントクラウドをパッチに分割し、一部のパッチをマスクし、ネットワークを訓練して元のデータを再構築させるというもの。アーキテクチャは、複数の注意ヘッドを持ついくつかのブロックで構成されている。

モデルが入力データのマスクされた部分を再構築する能力は、関連する特徴を学ぶために不可欠なんだ。私たちは、訓練中にマスクされたパッチの数を変えたとき、モデルがどれだけよく機能するかに焦点を当てる。

#データ量の影響

モデルの性能に対するデータ量の影響を評価するために、2つのデータセットを組み合わせて、より大きな訓練セットを作成する。私たちは、小さめのデータセットと、結合した大きなデータセットの両方でモデルを訓練し、分類タスクでの精度を測定する。私たちの発見は、大きなデータセットを使うことでモデルの性能が大幅に向上することを示している。

#アンフリーズ戦略

ファインチューニング段階では、モデルのバックボーンにアプローチする方法がいくつかある。一般的なアプローチは、最初に事前訓練されたバックボーンをフリーズし、より小さな分類ヘッドの訓練に焦点を当てること。しかし、この方法は新しいタスクに対してバックボーンの特徴を効果的に適応させることができないことが多い。

代わりに、訓練中にバックボーンの異なる層を徐々にアンフリーズするアプローチもある。私たちの実験では、この戦略がモデルに事前訓練中に学んだ貴重な特徴を保持しつつ、タスク固有の知識を獲得させることを可能にすることが示されている。

#トランスフォーマーにおける注意の可視化

私たちは、注意の可視化を使って、分類トークンが入力形状とどのように相互作用するかを明らかにする。具体的には、モデルのさまざまなブロックにおける注意スコアを分析する。これにより、モデルが分類のために重要だと考えるデータの側面が明らかになる。

私たちの発見では、モデルが学ぶにつれて、広範なグローバル特徴を気にするのから、より具体的なローカル領域に焦点を移していくことがわかった。この動きは、モデルが自分のタスクに必要な重要な情報を効果的にキャッチしていることを示している。

#プレトレーニング手法の比較

マスクドオートエンコーディングとモメンタムコントラストの評価では、各手法が学習した表現にどのように影響するかを探る。MAEでは、ネットワーク全体で学習した特徴に強く依存しているのに対し、MoCoは異なる層の表現の間でよりはっきりした分離を生み出す傾向がある。

両方の手法には強みがあるが、MAEで学習した表現は一般的に下流タスクでのパフォーマンスを向上させることが多い。

#中間表現の理解

さらなる洞察を得るために、モデルが異なる層で切り取られたときにどれだけ良く機能するかを見ていく。これにより、中間表現が全体の精度にどう寄与しているかを理解する助けになる。層が少なくてもモデルは驚くほどよく機能し、アーキテクチャの早い段階で重要な情報がキャッチできることを示している。

#クラスクラスタの役割

モデルが異なるクラスをどのようにグルーピングしているのかを視覚化することで、特徴のクラスターを調べる。異なるクラスのサンプルが低次元空間でどのようにクラスタリングされているかを見ることで、モデルのパフォーマンスや可能性のある弱点を把握する。

実験では、一部のクラスが物理的な特性を共有するために近くに配置され、分類ミスを引き起こすことがある。これらの類似性を分析することで、モデルをさらに洗練させる助けになる。

#ポイントクラウド学習の未来の方向性

今後、ポイントクラウドタスクにおけるプレトレーニング手法の理解と適用方法には多くの改善の余地がある。私たちは、さまざまなプレトレーニングアプローチとその効果を異なる下流タスクにわたって探る計画だ。目標は、そのタスクの特性に応じて最も良い結果を出す手法を特定すること。

要するに、この研究はポイントクラウドデータの処理におけるトランスフォーマーモデルの複雑さを明らかにするものだ。異なる訓練とプレトレーニングの戦略を評価することで、今後の研究やこの分野での応用に役立つ貴重な洞察を提供するんだ。