T3DNet: Compressing Point Cloud Models for Lightweight 3D Recognition
标题：T3DNet: 压缩点云模型以实现轻量级3D识别
地址：https://arxiv.org/pdf/2402.19264.pdf
摘要：3D点云已被广泛运用于许多移动应用场景，包括自动驾驶和移动设备上的3D感知。然而，现有的3D点云模型往往体积庞大，使得它们难以在边缘设备上部署，因为其高内存需求和非实时延迟。目前缺乏关于如何将3D点云模型压缩成轻量级模型的研究。在本文中，我们提出了一种名为T3DNet（具有增强和蒸馏的微型3D网络）的方法来解决这个问题。我们发现，经过网络增强后的微型模型对于教师进行蒸馏要容易得多。我们不是通过诸如修剪或量化等技术逐渐减少参数，而是预先定义一个微型模型，并通过来自增强网络和原始模型的辅助监督来提高其性能。我们在几个公共数据集上评估了我们的方法，包括ModelNet40、ShapeNet和ScanObjectNN。我们的方法可以在不显著牺牲准确性的情况下实现高压缩率，在三个数据集上实现了与现有方法相比的最先进性能。令人惊讶的是，我们的T3DNet比原始模型小58倍，速度快54倍，但在ModelNet40数据集上仅准确性下降1.4%。
解决的问题：
该论文要解决的问题是如何对3D点云模型进行压缩，以使其能够在边缘设备上实现实时处理。现有的3D点云模型往往体积庞大且复杂，导致其在内存需求和非实时延迟方面存在挑战，难以在边缘设备上部署。因此，论文提出了一种名为T3DNet的框架，通过预定义一个小型模型并解决其欠拟合问题来提高其准确性，从而实现对3D点云模型的压缩。具体来说，T3DNet框架采用了两阶段策略。在第一阶段，通过嵌入目标小型模型到原始模型中，以获得辅助监督，实现网络增强。这种增强是通过随机扩展层大小来实现的，从而帮助小型模型更好地进行训练。在第二阶段，使用预训练的原始模型作为教师模型，对小型模型进行知识蒸馏，以提高其性能。论文通过实验验证了T3DNet框架的有效性。在著名的PointNet++模型上，使用ModelNet40、ScanObjectNN和ShapeNet等数据集进行实验，结果表明，T3DNet可以实现在仅损失1.45%精度的情况下，将模型大小缩小58倍，并且与没有使用T3DNet的纯小型模型相比，精度提高了2.64%。此外，论文还进行了探索性实验，尝试不同的蒸馏方法和组合，以进一步优化T3DNet的性能。因此，该论文旨在解决3D点云模型在边缘设备上的实时处理问题，通过提出T3DNet框架实现对模型的压缩和优化，为移动应用场景中的3D感知和处理提供新的解决方案。
创新点：
- 新的视角进行模型压缩：论文从新的视角进行模型压缩，即预定义一个微小的模型，并解决其欠拟合问题以提高其准确性。这种视角与传统的模型压缩方法不同，它更注重在保持模型结构的同时，提高模型的性能。
- 提出T3DNet框架：论文提出了一个名为T3DNet的框架，该框架采用两阶段策略，通过网络增强和蒸馏来提高微小模型的性能。这种策略使得模型在压缩的同时，能够保持较高的准确性。
- 网络增强的实现方式：论文通过将目标微小模型嵌入到原始模型中，随机扩展层的大小以获得辅助监督，实现了网络增强。这种方法既保持了原始模型的结构，又增强了微小模型的性能。
- 蒸馏阶段的使用：在T3DNet框架中，论文使用了一个预训练的原始模型作为教师模型，对微小模型进行知识蒸馏。这种蒸馏阶段的使用使得微小模型能够从教师模型中学习到更多的知识，从而提高其性能。
- 在点云模型上的应用：论文将T3DNet框架应用于著名的点云模型PointNet++上，并在多个数据集上进行了验证。这证明了T3DNet框架在点云模型上的有效性和通用性。
系统架构：
结果：
结论：
在本文中，我们从另一个角度进行了模型压缩：预先定义一个微型模型，并解决其欠拟合问题以提高其准确性。我们提出了一个名为带增强和蒸馏的微型网络（T3DNet）的框架。该方法采用了两阶段策略。我们发现，在网络增强后的微型模型更适合蒸馏。我们通过将目标微型模型嵌入到原始模型中来实现网络增强，通过随机扩展层大小来获得辅助监督。而预训练的原始模型则作为蒸馏阶段的教师。与仅使用增强或蒸馏相比，我们的两阶段T3DNet可以实现最佳的准确性改进。该方法在著名的PointNet ++模型上使用ModelNet40、ScanObjectNN和ShapeNet进行验证。最后，我们建立了一个体积缩小58倍的微型网络，仅有1.45%的微不足道的准确度下降，与在ModelNet40上没有使用T3DNet的纯微型模型相比，准确度提高了2.64%。我们还进行了探索性实验，尝试不同类型的蒸馏方法和组合。在本文中，我们将研究重点放在了3D对象分类任务和3D部分分割任务上。然而，T3DNet被设计为一种通用方法，我们希望将来能够将其应用于其他数据集，如ScanNet。它还可以应用于其他任务，如3D对象检测和3D语义分割。此外，尽管我们在不同蒸馏和组合策略的探索中失败了，但我们希望将来能够继续寻找改进T3DNet框架的方法。
实际应用价值：
- 改进和优化点云模型：论文中提出的T3DNet方法可以对点云模型进行有效的压缩和优化，这在实际应用中具有重要意义。点云模型广泛应用于三维重建、自动驾驶、虚拟现实等领域，而模型的压缩和优化可以提高计算效率和减少资源消耗，使得这些应用更加高效和可行。
- 知识蒸馏的应用：论文还探索了知识蒸馏在点云模型中的应用，这是一种有效的模型压缩技术。通过知识蒸馏，可以将大型复杂模型的知识转移到小型简单模型中，从而实现模型的轻量化和加速。这在实际应用中具有很高的价值，因为小型模型往往更易于部署和集成到各种设备和系统中。
- 提供了一种有效的模型压缩方法：论文中提出的T3DNet方法不仅适用于PointNet++模型，还可以扩展到其他点云模型，如PointMLP和Point Transformer v2等。这为实际应用提供了更多的选择和灵活性，可以根据具体需求和场景选择合适的模型和方法。
- 促进相关领域的研究和发展：该论文的研究成果对于推动点云模型压缩和优化的研究和发展具有重要意义。通过不断改进和优化模型压缩技术，可以进一步提高模型的性能和效率，推动相关应用的发展和创新。