1. 概要

题目：Unsupervised Multi-Task Feature Learning on Point Clouds
论文：https://openaccess.thecvf.com/content_ICCV_2019/papers/Hassani_Unsupervised_Multi-Task_Feature_Learning_on_Point_Clouds_ICCV_2019_paper.pdf

2. 动机

传统手工设计特征主要捕获局部或全局统计属性，无法表征语义特性。
是否有一个针对需要语义特性这类任务的通用特征呢？

于是本文 提出了一个可以针对非监督多任务模型的特征表达，基于多尺度图的编码器。可端到端训练。

3. 算法

针对三个非监督学习任务：

1. 聚类
2. 重构
3. 自监督分类

整体框架：

解码器： 多层尺度的（图卷积 + 卷积 + 池化）+ 扰动高斯噪声
本质上适用多任务，也是因为用了这些任务的损失来一起进行训练了，自然有了这个功能。
图卷积定义： 其实就是两个点之间的残差了；

算法描述：

训练集： S = { s 1 , s 2 , . . . , s N } S=\{s_1, s_2, ..., s_N\} S={ s1​,s2​,...,sN​}，N个点。
一个点： s i = { p 1 i , p 2 i , . . , p M 1 } s_i =\{ p^i_1, p^i_2, .., p^1_M\} si​={ p1i​,p2i​,..,pM1​}, M个无序点， $p_j^i=(x_j^i,y_j^i,z_j^i)$仅包括坐标
编码器：$E_{\theta }:S({\mathbb{R}}^{M\times d_{in}})\to Z({\mathbb{R}}^{d_z})$, $d_z$ 远大于$d_{i}n$

为了学习非监督多任务的$\theta$,设计以下三个参数函数：
聚类函数 ${\mathrm{T}}_c：Z\to y$，将隐码归类到$K$个类别当中，其中$y=[y_1,y_2,...,y_n]$, y i ∈ { 0 , 1 } K y_i\in\{0,1\}^K yi​∈{ 0,1}K， 且$y_n^T{1}_k=1$。
分类函数 $f_{\psi }:Z\to \hat{y}$， 聚类后的类别预测，换言之，分类函数将隐变量映射到K个预测类$\hat{y}=[\widehat{y_1},\widehat{y_2},...,\widehat{y_n}]$，且 y i ^ ∈ { 0 , 1 } K \hat{y_i}\in\{0,1\}^K yi​^​∈{ 0,1}K。该函数使用由聚类函数产生的伪标签作为代理训练数据。
解码器函数：$g_{\varphi }:Z({\mathbb{R}}^{d_z})\to \hat{S}({\mathbb{R}}^{M\times d_{in}})$，将隐变量重构回点云。如果仅使用聚类损失则会是的特征聚成单类，该函数的设计防止最后聚成了单类。

训练损失：

1. 聚类损失： 本质上是在学习聚类中心矩阵：$C\in {\mathbb{R}}^{d_z\times K}$, $z_n=E_{\theta }(sn)$，$y_n^T{1}_k=1$。其中，初始化 聚类中心矩阵为随机，是epoch更新的。
   

2. 分类损失：交叉熵衡量， $y_n={\mathrm{T}}_c(z_n)$， ${\hat{y}}_n=f_{\psi }(z_n)$。
   

3. 重构损失：CD距离。 ${\hat{s}}_n=g_{\varphi }(z_n)$是重构的点集，$s_n$是GT。 $N$:训练集数量；$M$:在每个点集当中的点数量。
   
   最终损失： 上面3个损失的加权求和
   

具体描述流程如下图算法1所示：

4. 实验

模型收敛：88个类，实际55类别。

聚类可视化图如下：

在分类任务上，非监督与监督方法的比较： 在非监督方法里效果还是不错的；

半监督分割任务上的效果： 5%的训练集效果还是挺不错；

分割任务效果：

Encoder的作用，在分类任务上进行测试： 其实这里貌似在说，复杂的Encoder对重构后的提升并没有特别大，多类任务的提升是非常大的。

消融实验： 重构任务是关键，加上分类的效果>聚类的效果，因为这里聚类其实也是为了进一步用于分类，实现所谓的非监督。

5.结论及思考

失败案列：

1. 适用K-Means来对聚类中心进行初始化，但并没有随机聚类中心方法有所提升；
2. 在decoder和分类模型上适用soft共享参数机制，发现效果有所降低，因此将两者分离开来；
3. 尝试迭代更多图卷积层，在每一层都重新计算近邻，发现这对分类与分割都不利；