DAP-MAE: Domain-Adaptive Point Cloud Masked Autoencoder for Effective Cross-Domain Learning

📄 arXiv: 2510.21635v1 📥 PDF

作者: Ziqi Gao, Qiufu Li, Linlin Shen

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-24

备注: 14 pages, 7 figures, conference

期刊: International Conference on Computer Vision 2025

💡 一句话要点

DAP-MAE：领域自适应点云掩码自编码器，提升跨域学习效果

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

关键词: 点云分析 掩码自编码器 领域自适应 跨域学习 预训练

📋 核心要点

  1. 现有方法混合不同领域点云数据进行MAE预训练，但领域差异导致模型性能下降。
  2. DAP-MAE通过异构领域适配器和领域特征生成器，自适应地整合跨领域知识。
  3. 实验表明，DAP-MAE在多个点云分析任务上取得了显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

与2D数据相比，可用于训练的不同领域点云数据规模有限。研究人员尝试结合不同领域的数据进行掩码自编码器(MAE)预训练，以缓解数据稀缺问题。然而，从混合领域学习到的先验知识可能与下游3D点云分析任务不完全一致，导致性能下降。为了解决这个问题，我们提出了一种领域自适应点云掩码自编码器(DAP-MAE)，这是一种MAE预训练方法，用于自适应地整合跨领域数据集的知识，以进行通用点云分析。在DAP-MAE中，我们设计了一个异构领域适配器，在预训练期间采用适配模式，使模型能够全面学习来自不同领域的点云信息，同时在微调中采用融合模式来增强点云特征。同时，DAP-MAE包含一个领域特征生成器，以指导点云特征适应各种下游任务。仅通过一次预训练，DAP-MAE在四个不同的点云分析任务中实现了出色的性能，在ScanObjectNN上的对象分类中达到95.18%，在Bosphorus上的面部表情识别中达到88.45%。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决跨领域点云数据预训练中，由于领域差异导致的模型性能下降问题。现有方法直接混合不同领域的数据进行预训练，忽略了领域之间的差异性，导致模型学习到的特征与特定下游任务不匹配，从而影响最终性能。

核心思路：论文的核心思路是设计一个领域自适应的预训练框架，使模型能够有效地学习和利用来自不同领域的数据，同时保持对特定任务的适应性。通过领域适配器和领域特征生成器，模型能够区分和整合不同领域的特征，并根据下游任务的需求进行调整。

技术框架：DAP-MAE的整体框架包括三个主要组成部分：点云掩码自编码器（MAE）、异构领域适配器和领域特征生成器。首先，MAE用于学习点云数据的通用表示。然后，异构领域适配器在预训练阶段采用适配模式，学习跨领域点云信息，在微调阶段采用融合模式增强点云特征。最后，领域特征生成器用于生成特定于领域的特征，以指导模型适应不同的下游任务。

关键创新：DAP-MAE的关键创新在于异构领域适配器和领域特征生成器的设计。异构领域适配器能够区分和整合不同领域的特征，而领域特征生成器能够根据下游任务的需求生成特定于领域的特征。这种设计使得模型能够更好地利用跨领域数据，并提高对特定任务的适应性。与现有方法相比，DAP-MAE能够更有效地学习和利用跨领域数据，从而提高模型性能。

关键设计：异构领域适配器包含适配模式和融合模式。适配模式用于预训练阶段，旨在学习不同领域的特征表示，融合模式用于微调阶段，旨在融合不同领域的特征，以提高模型性能。领域特征生成器通过学习领域相关的特征向量，指导模型适应不同的下游任务。具体的损失函数设计未知。

📊 实验亮点

DAP-MAE在四个不同的点云分析任务中取得了显著的性能提升。在ScanObjectNN对象分类任务中，DAP-MAE达到了95.18%的准确率。在Bosphorus面部表情识别任务中，DAP-MAE达到了88.45%的准确率。这些结果表明，DAP-MAE能够有效地利用跨领域数据，并提高模型在不同任务上的性能。

🎯 应用场景

DAP-MAE可应用于各种需要利用跨领域点云数据的3D视觉任务，例如自动驾驶、机器人导航、医疗影像分析等。通过预训练，模型可以学习到通用的点云表示，从而减少对特定领域数据的依赖，降低标注成本，并提高模型在不同场景下的泛化能力。该研究有助于推动3D视觉技术在实际应用中的发展。

📄 摘要（原文）

Compared to 2D data, the scale of point cloud data in different domains available for training, is quite limited. Researchers have been trying to combine these data of different domains for masked autoencoder (MAE) pre-training to leverage such a data scarcity issue. However, the prior knowledge learned from mixed domains may not align well with the downstream 3D point cloud analysis tasks, leading to degraded performance. To address such an issue, we propose the Domain-Adaptive Point Cloud Masked Autoencoder (DAP-MAE), an MAE pre-training method, to adaptively integrate the knowledge of cross-domain datasets for general point cloud analysis. In DAP-MAE, we design a heterogeneous domain adapter that utilizes an adaptation mode during pre-training, enabling the model to comprehensively learn information from point clouds across different domains, while employing a fusion mode in the fine-tuning to enhance point cloud features. Meanwhile, DAP-MAE incorporates a domain feature generator to guide the adaptation of point cloud features to various downstream tasks. With only one pre-training, DAP-MAE achieves excellent performance across four different point cloud analysis tasks, reaching 95.18% in object classification on ScanObjectNN and 88.45% in facial expression recognition on Bosphorus.