TripletMix: Triplet Data Augmentation for 3D Understanding

数据增强已被证明是增强深度学习模型泛化能力的重要工具，特别是在传统数据集受限的3D视觉环境中。尽管在此前有所进展，但现有方法主要适用于单模态数据场景，存在多模态三元数据增强的空白。多模态三元数据集集成了文本、图像和点云，同时增强这三种模态可以增强多样性并提高模态之间的对齐度，从而得到更全面和更强健的3D表示。为了解决这个问题，我们提出了TripletMix，这是一种新颖的方法，用于解决3D理解中多模态数据增强的未被探索的问题。TripletMix创新地将混合增强的原则应用于多模态三元数据，从而实现跨模态连接的保留和优化。我们的TripletMix将特征级和输入级增强相结合，实现原始数据和潜在特征之间的双重增强，通过确保特征一致性和提供多样化和真实的训练样本，显著提高了模型的跨模态理解和泛化能力。我们证明，TripletMix不仅可以改善各种学习场景下模型的基准性能，包括零样本和线性探测分类，还可以显著增强模型的泛化能力。值得注意的是，我们将ScanObjectNN的零样本分类准确率从51.3%提高到61.9%，将Objaverse-LVIS的零样本分类准确率从46.8%提高到51.4%。我们的研究结果突显了多模态数据增强在显著推进3D物体识别和理解方面的潜力。

解决问题：本论文旨在解决多模态三元组数据增强的问题，以提高深度学习模型在三维视觉领域的泛化能力。

关键思路：本文提出了一种名为TripletMix的方法，将混合增强的原则应用于多模态三元组数据，通过保持和优化跨模态连接来实现双重增强，显著提高了模型的跨模态理解和泛化能力。

其他亮点：本文的TripletMix方法不仅提高了模型的基线性能，还显著增强了模型的泛化能力。实验使用了ScanObjectNN和Objaverse-LVIS等数据集，并取得了显著的改进。本文的贡献在于提出了一种新的多模态数据增强方法，为三维物体识别和理解领域的进一步发展提供了潜在的可能性。

相关研究：最近的相关研究包括基于深度学习的三维物体识别和理解、数据增强技术等。例如，文献《3D深度学习：从2D CNN到3D CNN》介绍了三维深度学习的发展；文献《数据增强在深度学习中的应用》介绍了数据增强技术在计算机视觉领域的应用。