3D облака точек служат распространенным представлением 3D данных, и извлечение функций по точкам имеет решающее значение для различных задач, связанных с пониманием 3D пространства. Глубокие методы обучения сделали значительные шаги в этой области, однако часто требуют больших и разнообразных наборов данных для улучшения обучения функций, стратегия, часто применяемая в обработке естественного языка и 2D зрении. Однако недостаток и ограниченная разметка 3D данных представляют значительные вызовы для разработки и влияния предварительного обучения 3D.
Одно из простых решений для преодоления недостатка данных – объединение нескольких существующих 3D наборов данных и использование общих данных для универсального предварительного обучения 3D. Однако данное решение не учитывает различия между различными 3D облаками точек, такие как изменения в плотности точек, сигналы и характеристики шума.
Эти различия могут негативно влиять на качество и производительность предварительного обучения. Следовательно, необходимо проанализировать различия между областями 3D внутренних сцен и выявить ключевые факторы, которые могут повлиять на многократное предварительное обучение.
На основе анализа различий между областями, была представлена новая архитектура под названием Swin3D++, расширяющая рамки Swin3D для многократного предварительного обучения, решающая проблему разностей между областями. Основные преимущества включают в себя разработку механизмов, специфичных для области для Swin3D, таких как областные воксельные подсказки для обработки разреженного и неравномерного распределения вокселей по областям, схему внедрения относительных сигналов с контекстом, модулированные областью для улавливания различий в сигналах, и областное начальное встраивание функций и нормализацию слоев для отдельного улавливания источников данных. Кроме того, используется стратегия увеличения источника для гибкого увеличения объема обучающих данных и улучшения предварительного обучения сети.
Наблюдается, что Swin3D++ превосходит современные методы по этим задачам, демонстрируя значительное улучшение производительности. Проводятся комплексные исследования для подтверждения эффективности архитектурного дизайна. Кроме того, показано, что тонкая настройка областных параметров Swin3D++ является мощной и эффективной стратегией для эффективного обучения, обеспечивая существенные улучшения по сравнению с существующими подходами.
В результате разработка Swin3D++ представляет собой значительный прогресс в решении проблем, возникающих из-за различий между областями в многократном предварительном обучении для задач понимания 3D. Swin3D++ эффективно улучшает обучение функций и производительность модели для различных задач за счет включения механизмов, специфичных для области, и использования стратегии увеличения источника. Превосходная производительность в задачах, таких как семантическая сегментация 3D, обнаружение и сегментация экземпляров, подчеркивает эффективность предложенного подхода. Кроме того, результаты подчеркивают важность учета различий между областями 3D наборов данных и потенциал тонкой настройки областных параметров для эффективного обучения. Swin3D++ способствует прогрессу в области 3D зрения и заложение основ для будущих исследований в решении проблем недостатка данных в других областях машинного обучения и искусственного интеллекта.
Если вам нужны рекомендации по управлению ИИ в бизнесе, свяжитесь с нами по адресу hello@itinai.com. Подписывайтесь на наш Telegram-канал для последних новостей об ИИ.
Посмотрите на практический пример решения на основе ИИ: бот для продаж, созданный для автоматизации общения с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Изучите, как искусственный интеллект может улучшить ваши продажи и общение с клиентами. Познакомьтесь с нашими решениями на сайте itinai.ru
