論文の概要: Mask3D: Pre-training 2D Vision Transformers by Learning Masked 3D Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.14746v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 16:45:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-01 15:21:11.944321
• Title: Mask3D: Pre-training 2D Vision Transformers by Learning Masked 3D Priors
• Title（参考訳）: mask3d:マスク3d事前学習による2次元視覚トランスフォーマー
• Authors: Ji Hou, Xiaoliang Dai, Zijian He, Angela Dai, Matthias Nie{\ss}ner
• Abstract要約: 本研究では,既存の大規模RGB-Dデータを活用するMask3Dを提案する。 我々は,Mask3Dが強力な2D ViTバックボーンに3D先行情報を埋め込むのに特に有効であることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.419069066603438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current popular backbones in computer vision, such as Vision Transformers (ViT) and ResNets are trained to perceive the world from 2D images. However, to more effectively understand 3D structural priors in 2D backbones, we propose Mask3D to leverage existing large-scale RGB-D data in a self-supervised pre-training to embed these 3D priors into 2D learned feature representations. In contrast to traditional 3D contrastive learning paradigms requiring 3D reconstructions or multi-view correspondences, our approach is simple: we formulate a pre-text reconstruction task by masking RGB and depth patches in individual RGB-D frames. We demonstrate the Mask3D is particularly effective in embedding 3D priors into the powerful 2D ViT backbone, enabling improved representation learning for various scene understanding tasks, such as semantic segmentation, instance segmentation and object detection. Experiments show that Mask3D notably outperforms existing self-supervised 3D pre-training approaches on ScanNet, NYUv2, and Cityscapes image understanding tasks, with an improvement of +6.5% mIoU against the state-of-the-art Pri3D on ScanNet image semantic segmentation.
• Abstract（参考訳）: ビジョントランスフォーマー(ViT)やResNetsのようなコンピュータビジョンにおける現在の一般的なバックボーンは、2D画像から世界を認識するために訓練されている。 しかし,2次元バックボーンにおける3次元構造的先行性をより効果的に理解するために,既存の大規模RGB-Dデータを活用するMask3Dを提案する。 3次元再構成やマルチビュー対応を必要とする従来の3Dコントラスト学習パラダイムとは対照的に,本手法はRGBと深度パッチを個別のRGB-Dフレームでマスキングすることで,事前テキスト再構築タスクを定式化する。 我々は,Mask3Dが強力な2D ViTバックボーンに3D先行情報を埋め込むのに特に有効であることを示し,セマンティックセグメンテーション,インスタンスセグメンテーション,オブジェクト検出など,様々な場面理解タスクにおける表現学習の改善を可能にする。 実験の結果、Mask3DはScanNet、NYUv2、Cityscapesの画像理解タスクにおいて既存の教師付き3D事前訓練アプローチよりも優れており、ScanNetイメージセマンティックセグメンテーションにおける最先端のPri3Dに対して+6.5% mIoUが改善されている。

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