論文の概要: OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.15654v1
• Date: Mon, 28 Nov 2022 18:58:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-29 19:07:42.946434
• Title: OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies
• Title（参考訳）: OpenScene:オープン語彙による3Dシーン理解
• Authors: Songyou Peng, Kyle Genova, Chiyu "Max" Jiang, Andrea Tagliasacchi, Marc Pollefeys, Thomas Funkhouser
• Abstract要約: 従来の3Dシーン理解アプローチは、単一のタスクのためにモデルをトレーニングするためのラベル付き3Dデータセットに依存している。 私たちは,CLIP機能空間にテキストと画像ピクセルを埋め込んだ3次元シーンポイントの高密度な特徴をモデルが予測する代替手法OpenSceneを提案する。 このゼロショットアプローチは、タスク非依存のトレーニングとオープン語彙クエリを可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.1411930820683
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Traditional 3D scene understanding approaches rely on labeled 3D datasets to train a model for a single task with supervision. We propose OpenScene, an alternative approach where a model predicts dense features for 3D scene points that are co-embedded with text and image pixels in CLIP feature space. This zero-shot approach enables task-agnostic training and open-vocabulary queries. For example, to perform SOTA zero-shot 3D semantic segmentation it first infers CLIP features for every 3D point and later classifies them based on similarities to embeddings of arbitrary class labels. More interestingly, it enables a suite of open-vocabulary scene understanding applications that have never been done before. For example, it allows a user to enter an arbitrary text query and then see a heat map indicating which parts of a scene match. Our approach is effective at identifying objects, materials, affordances, activities, and room types in complex 3D scenes, all using a single model trained without any labeled 3D data.
• Abstract（参考訳）: 従来の3Dシーン理解アプローチは、単一のタスクのためにモデルをトレーニングするためのラベル付き3Dデータセットに依存している。 私たちは,CLIP機能空間にテキストと画像ピクセルを埋め込んだ3次元シーンポイントの高密度特徴をモデルが予測する代替手法OpenSceneを提案する。 このゼロショットアプローチは、タスク非依存のトレーニングとオープン語彙クエリを可能にする。 例えば、SOTAゼロショット3Dセマンティックセグメンテーションを実行するには、まず3Dポイント毎にCLIP機能を推論し、後に任意のクラスラベルの埋め込みと類似性に基づいてそれらを分類する。 さらに興味深いのは、これまでにないオープン語彙のシーン理解アプリケーションスイートを可能にすることだ。 例えば、任意のテキストクエリを入力すると、シーンのどの部分が一致しているかを示すヒートマップが表示される。 我々のアプローチは、複雑な3Dシーンにおいて、オブジェクト、材料、余剰、活動、ルームタイプを特定するのに効果的であり、いずれもラベル付き3Dデータなしでトレーニングされた単一のモデルを使用する。

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