A Cross Branch Fusion-Based Contrastive Learning Framework for Point Cloud Self-supervised Learning

📄 arXiv: 2505.24641v1 📥 PDF

作者: Chengzhi Wu, Qianliang Huang, Kun Jin, Julius Pfrommer, Jürgen Beyerer

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-30

💡 一句话要点

提出基于跨分支融合对比学习的PoCCA框架，用于点云自监督学习。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 点云自监督学习 对比学习 跨分支融合 注意力机制 三维表示学习

📋 核心要点

  1. 现有对比学习方法在不同分支间缺乏信息交互，限制了特征学习的充分性。
  2. PoCCA框架通过引入子分支，在损失计算前实现跨分支的信息交换与融合。
  3. 实验表明，PoCCA在无额外数据情况下，下游任务性能达到SOTA水平。

📝 摘要（中文）

对比学习是自监督学习中的一种重要方法。它主要采用多分支策略，比较从不同分支获得的潜在表示，并训练编码器。对于多模态输入，同一对象的不同模态被输入到不同的分支中。当使用单模态数据时，相同的输入在被输入到不同的分支之前会经历各种增强。然而，所有现有的对比学习框架迄今为止只在最终损失端对学习到的特征执行对比操作，在此阶段之前不同分支之间没有信息交换。在本文中，针对不使用额外训练数据的点云无监督学习，我们提出了一种基于对比跨分支注意力的点云数据框架（称为PoCCA），以学习丰富的3D点云表示。通过引入子分支，PoCCA允许在损失端之前在不同分支之间进行信息交换。实验结果表明，在使用没有额外训练数据的情况下，使用我们的自监督模型学习的表示在用于点云上的下游任务时实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于对比学习的点云自监督方法，通常采用多分支结构，但各分支独立编码，仅在损失函数层面进行对比。这种缺乏分支间信息交互的方式，限制了模型学习更鲁棒、更具判别性的点云表示能力。尤其是在没有额外训练数据的情况下，这一问题更加突出。

核心思路：PoCCA的核心思路是在对比学习框架中引入跨分支的信息融合机制。通过在不同分支之间建立连接，允许信息在编码过程中进行交互，从而使每个分支能够感知其他分支的信息，学习到更全面的点云表示。这种设计旨在克服传统对比学习方法中分支间信息孤立的问题。

技术框架：PoCCA框架包含多个并行的编码分支，每个分支接收经过不同数据增强的点云数据。关键在于，在每个分支的编码过程中，引入了跨分支注意力机制。具体来说，每个分支的特征会与其他分支的特征进行交互，通过注意力权重来融合其他分支的信息。最终，融合后的特征被用于计算对比损失，从而训练整个网络。

关键创新：PoCCA最重要的创新点在于提出了跨分支注意力融合机制。与传统的对比学习方法不同，PoCCA允许不同分支在编码过程中进行信息交换，从而使模型能够学习到更鲁棒、更具判别性的点云表示。这种跨分支融合的思想，为点云自监督学习提供了一种新的思路。

关键设计：PoCCA的关键设计包括：1) 跨分支注意力模块的具体实现方式，例如使用Transformer结构或图神经网络；2) 对比损失函数的选择，例如InfoNCE损失；3) 数据增强策略的选择，例如随机旋转、缩放、平移等；4) 各个分支的网络结构，例如PointNet++或DGCNN。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

PoCCA在ModelNet40和ScanObjectNN数据集上进行了实验验证。在没有额外训练数据的情况下，PoCCA在点云分类任务上取得了显著的性能提升，超越了现有的自监督学习方法。具体而言，PoCCA在ModelNet40上的分类准确率达到了X%，相比于基线方法提升了Y%。实验结果表明，PoCCA提出的跨分支融合机制能够有效提升点云表示的学习能力。

🎯 应用场景

PoCCA框架学习到的点云表示可广泛应用于三维场景理解、自动驾驶、机器人导航等领域。通过自监督学习，该方法能够有效利用未标注的点云数据，降低对人工标注数据的依赖，从而加速相关技术的落地和应用。未来，该方法有望应用于更大规模、更复杂的点云数据集，并与其他模态的数据进行融合，进一步提升三维场景理解的性能。

📄 摘要（原文）

Contrastive learning is an essential method in self-supervised learning. It primarily employs a multi-branch strategy to compare latent representations obtained from different branches and train the encoder. In the case of multi-modal input, diverse modalities of the same object are fed into distinct branches. When using single-modal data, the same input undergoes various augmentations before being fed into different branches. However, all existing contrastive learning frameworks have so far only performed contrastive operations on the learned features at the final loss end, with no information exchange between different branches prior to this stage. In this paper, for point cloud unsupervised learning without the use of extra training data, we propose a Contrastive Cross-branch Attention-based framework for Point cloud data (termed PoCCA), to learn rich 3D point cloud representations. By introducing sub-branches, PoCCA allows information exchange between different branches before the loss end. Experimental results demonstrate that in the case of using no extra training data, the representations learned with our self-supervised model achieve state-of-the-art performances when used for downstream tasks on point clouds.