論文の概要: Open-Vocabulary Point-Cloud Object Detection without 3D Annotation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.00788v1
• Date: Mon, 3 Apr 2023 08:22:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-04 16:17:58.179528
• Title: Open-Vocabulary Point-Cloud Object Detection without 3D Annotation
• Title（参考訳）: 3次元アノテーションを伴わないオープンボキャブラリポイントクラウド物体検出
• Authors: Yuheng Lu, Chenfeng Xu, Xiaobao Wei, Xiaodong Xie, Masayoshi Tomizuka, Kurt Keutzer, Shanghang Zhang
• Abstract要約: オープン語彙の3Dポイントクラウド検出の目的は、任意のテキスト記述に基づいて新しいオブジェクトを識別することである。 様々な物体を局所化するための一般的な表現を学習できる点クラウド検出器を開発した。 また,画像,点雲,テキストのモダリティを結合する,非偏差三重項クロスモーダルコントラスト学習を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.18197846270103
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The goal of open-vocabulary detection is to identify novel objects based on arbitrary textual descriptions. In this paper, we address open-vocabulary 3D point-cloud detection by a dividing-and-conquering strategy, which involves: 1) developing a point-cloud detector that can learn a general representation for localizing various objects, and 2) connecting textual and point-cloud representations to enable the detector to classify novel object categories based on text prompting. Specifically, we resort to rich image pre-trained models, by which the point-cloud detector learns localizing objects under the supervision of predicted 2D bounding boxes from 2D pre-trained detectors. Moreover, we propose a novel de-biased triplet cross-modal contrastive learning to connect the modalities of image, point-cloud and text, thereby enabling the point-cloud detector to benefit from vision-language pre-trained models,i.e.,CLIP. The novel use of image and vision-language pre-trained models for point-cloud detectors allows for open-vocabulary 3D object detection without the need for 3D annotations. Experiments demonstrate that the proposed method improves at least 3.03 points and 7.47 points over a wide range of baselines on the ScanNet and SUN RGB-D datasets, respectively. Furthermore, we provide a comprehensive analysis to explain why our approach works.
• Abstract（参考訳）: open-vocabulary detectionの目的は、任意のテキスト記述に基づいて新しいオブジェクトを識別することである。 本稿では,オープンな3次元ポイントクラウド検出を分割・コンカレンス戦略により解決する。 1)各種オブジェクトのローカライズのための汎用表現を学習可能なポイントクラウド検出器の開発 2)テキスト表現とポイントクラウド表現を接続することで,検出者がテキストプロンプトに基づいて新たなオブジェクトカテゴリを分類できる。 具体的には、2dプリトレーニングされた検出器から予測された2dバウンディングボックスの監督下で、ポイントクラウド検出器がオブジェクトのローカライズを学習するリッチイメージプリトレーニングモデルを用いる。 さらに,画像,点雲,テキストのモダリティを結合し,視覚言語による事前学習モデル(CLIP)の恩恵を受けるために,非偏差三重項比較学習を提案する。 ポイントクラウド検出器に画像と視覚言語を事前訓練した新しいモデルを使用することで、3Dアノテーションを必要とせずにオープンな3Dオブジェクト検出が可能になる。 実験により,ScanNet および SUN RGB-D データセット上での幅広いベースラインに対して,少なくとも 3.03 点と 7.47 点の改善が得られた。 さらに,アプローチが機能する理由を説明するために,包括的な分析を行う。

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