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3D点云在自动驾驶、机器人和增强现实等各种应用中表现出巨大的潜力。与2D图像中有规律的像素不同，3D点的排列不规则，这阻碍了直接采用经过充分研究的2D网络来处理3D数据。因此，探索适合三维点云数据的先进方法势在必行。然而，目前以三维为中心的方法通常需要从头开始的完全监督训练，这需要劳动密集型的人工注释。在自然语言处理（NLP）和图像分析领域，自监督学习（SSL）已经成为一种获取潜在表示的不依赖注释的方法。在这些方法中，生成式预训练Transformer（GPT）在学习代表性特征方面特别有效，其任务是以自回归的方式预测数据。由于其出色的性能，自然会提出这样一个问题：GPT能否适应点云，并作为一个有效的三维表示学习器？
从点云中进行自动回归生成的预训练
PointGPT
论文解读
摘要
这篇论文介绍了一种名为PointGPT的方法，将GPT的概念扩展到了点云数据中，以解决点云数据的无序性、低信息密度和任务间隔等挑战。论文提出了一种点云自回归生成任务来预训练Transformer模型。该方法将输入的点云分割成多个点块，并根据它们的空间接近性将它们排列成有序序列。然后，基于提取器-生成器的Transformer解码器（使用双重掩码策略）学习了在前序点块条件下的潜在表示，以自回归方式预测下一个点块。这种可扩展的方法可以学习到高容量模型，具有很好的泛化能力，在各种下游任务上实现了最先进的性能。具体来说，该方法在 ModelNet40数据集上实现了94.9%的分类准确率，在ScanObjectNN数据集上实现了93.4%的分类准确率，超过了所有其他Transformer模型。此外，该方法还在四个小样本学习基准测试上获得了新的最先进准确率。
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2305.11487.pdf
代码链接：https://github.com/CGuangyan-BIT/PointGPT
论文贡献
1.提出了一种名为PointGPT的新型GPT模型用于点云自监督学习（SSL）。PointGPT利用点云自回归生成任务，同时减轻了位置信息泄漏的问题，在单模态自监督学习方法中表现出色。
2.提出了一种双重掩码策略来创建有效的生成任务，并引入了提取器-生成器Transformer架构来增强学习表示的语义级别。这些设计提高了PointGPT在下游任务中的性能。
3.引入了一个预训练后阶段，并收集了更大的数据集，以促进高容量模型的训练。利用PointGPT，本文的扩展模型在各种下游任务上实现了最先进的性能。
总体框架
PointGPT方法的示意图如图1所示。输入的点云被分割成多个点块，并按照它们的空间接近性排列成一个有序序列。这个序列被输入到 Transformer解码器中，解码器根据之前预测的点块来预测下一个点块。这种自回归的方式使得模型能够逐步生成点块，并且模型可以利用之前生成的点块来预测下一个点块。通过这种方式，PointGPT的方法能够在没有专门指定点块的情况下进行预测，并且避免了位置信息泄漏的问题，从而提高了模型的泛化能力。这种方法的优势在于能够处理点云数据的无序性，并且在各种下游任务上表现出较好的性能。
图2展示了PointGPT在预训练阶段的整体流程。
1.点云序列模块
PointGPT的预训练流程包括使用点云序列模块构建有序的点块序列，提取器学习点块的潜在表示，生成器自回归生成点块序列。在预训练后阶段，生成器被舍弃，提取器利用学习到的表示进行下游任务。这个流程旨在通过自回归生成任务来学习点云数据的特征表示，并为后续任务提供更好的表示能力。
点块分割：该阶段将点云划分为不规则的点块。通过将点云分割成块状的子集，可以将点云的结构分解成更小的部分，以便更好地进行处理。考虑到点云的固有稀疏性和无序性，输入点云通过最远点采样（FPS）和K近邻（KNN）算法处理，以获取中心点和点块。
排序：为了解决点云的固有无序性，获得的点块根据它们的中心点被组织成一个连贯的序列。具体而言，使用Morton编码将中心点的坐标编码到一维空间中，然后进行排序以确定这些中心点的顺序
。然后，将点块按照相同的顺序排列。
嵌入：在PointGPT中，采用了嵌入（Embedding）步骤来提取每个点块的丰富几何信息。排序后的点块序列被嵌入到模型中，用于后续的预训练和任务学习。嵌入可以将点块的几何信息转化为模型能够理解和处理的向量表示。这里使用了PointNet网络来进行几何信息的提取。
2.提取器-生成器Transformer架构
双重掩码策略：Transformer解码器中的基本掩码策略使得每个token都可以从所有前面的点token中接收信息。为了进一步促进有用表示的学习，提出了双重掩码策略，该策略在预训练期间还会额外屏蔽每个token所参考的一定比例的前置token。所得的双重掩码
如图2（b），具有双重掩码策略的自我注意过程可以表示为：
其中，Q、K、V是T用D个通道的不同权重进行编码的。将
中的经掩码位置设定为0，而将未经掩码位置设定为1。
提取器：提取器完全由Transformer解码器块组成，并采用双重掩码策略，得到潜在表示
。用正弦位置编码(PE)将排序的中心点的坐标映射到绝对位置编码(APE)。
生成器：生成器的架构与提取器类似，但包含较少的Transformer块。它以提取的
作为输入，并生成用于后续预测头的点
。然而，由于中心点采样过程可能会影响点块的顺序，这在预测后续点块时会引入不确定性。这使得模型难以有效地学习有意义的点云表示。为了解决这个问题，在生成器中加入了中心点之间的相对方向提示（RDP），提供了相对于后续点块的方向信息，作为提示而不暴露被掩码的点块的位置和整体点云对象的形状。
预测头：预测头用于在坐标空间中预测后续的点块。它由一个两层的多层感知机（MLP）组成，包含两个全连接（FC）层和（ReLU）激活函数。预测头将token
投影到向量空间，其中输出通道的数量等于一个点块中的坐标总数。然后，这些向量被重新组织成预测的点块。
3.中间微调和预训练后阶段
传统的点云自监督学习（SSL）方法直接在目标数据集上微调预训练模型，由于语义监督信息有限，这可能导致潜在的过拟合问题。为了缓解这个问题并便于训练高容量模型，PointGPT采用了中间微调策略，并引入了一个预训练后的阶段。在这个阶段中，使用一个带标签的混合数据集进行训练，该数据集收集和对齐了多个带标签的点云数据集。通过在这个数据集上进行监督训练，可以有效地从多个来源合并语义信息。随后，在目标数据集上进行微调，将学到的通用语义知识转移到任务特定的知识上。这种中间微调和预训练后阶段的策略有助于提高模型的泛化能力，避免潜在的过拟合问题，并利用多样化的语义信息来提升模型的性能。
实验结果
为了展示PointGPT在不同下游任务上的性能，本文进行了一系列实验，包括真实世界和干净对象数据集上的物体分类、少样本学习和部分分割。使用三种不同的模型容量来评估PointGPT的性能：PointGPT-S是指在ShapeNet数据集上进行预训练但不进行预训练后阶段；PointGPT-B和PointGPT-L，在收集的混合数据集上进行预训练和预训练后阶段。
PointGPT-S在ShapeNet数据集上进行预训练，而无需后续的后预训练。这与前面的SSL方法是一致的，以便与前面的方法进行直接比较。另外，为了支持高容量PointGPT模型（PointGPT-B和PointGPT-L）的训练，收集了两个数据集：(1)用于自监督预训练的无标记混合数据集(UHD)，从各种数据集中收集点云，例如用于室内场景的ShapeNet、S3DIS和用于室外场景的Semantic3D等。UHD总共包含大约300K点云； (2)用于有监督后预训练的标记混合数据集(LHD)，它将不同数据集的标记语义对齐，共有87个类别和大约200k个点云。
结论&讨论
本文介绍了PointGPT，这是一种将GPT概念扩展到点云领域的新方法，解决了点云的无序性、信息密度差异和生成任务与下游任务之间的差距等挑战。与最近提出的自监督遮蔽点建模方法不同，本文的方法避免了整体物体形状泄漏，具有更好的泛化能力。此外，本文还探索了高容量模型的训练过程，并收集了用于预训练和预训练后阶段的混合数据集。本文的方法在各种任务上验证了其有效性和强大的泛化能力，表明PointGPT在模型容量相似的单模态方法中表现优异。此外，本文的大规模模型在各种下游任务上取得了SOTA的性能，无需跨模态信息和教师模型的参与。尽管PointGPT表现出了良好的性能，但其探索的数据和模型规模仍然比NLP和图像处理领域小几个数量级。
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