Particle Trajectory Representation Learning with Masked Point Modeling
Die Arbeit stellt PoLAr-MAE vor, einen selbstüberwachten Lernansatz auf Basis von Masked Point Modeling, der physikalisch aussagekräftige Repräsentationen für LArTPC-Daten lernt und durch feine Abstimmung mit nur 100 gelabelten Ereignissen die Leistung von überwachten Baselines erreicht, die über 100.000 Ereignisse benötigen.