論文の概要: SATR: Zero-Shot Semantic Segmentation of 3D Shapes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04909v2
• Date: Mon, 21 Aug 2023 00:37:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 00:13:53.554977
• Title: SATR: Zero-Shot Semantic Segmentation of 3D Shapes
• Title（参考訳）: satr: 3d形状のゼロショット意味セグメンテーション
• Authors: Ahmed Abdelreheem, Ivan Skorokhodov, Maks Ovsjanikov, Peter Wonka
• Abstract要約: 大規模オフザシェルフ2次元画像認識モデルを用いて3次元形状のゼロショットセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションの課題について検討する。 本研究では、SATRアルゴリズムを開発し、ShapeNetPartと提案したFAUSTベンチマークを用いて評価する。 SATRは最先端のパフォーマンスを達成し、ベースラインアルゴリズムを平均mIoUの1.3%と4%で上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.08209893396271
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We explore the task of zero-shot semantic segmentation of 3D shapes by using large-scale off-the-shelf 2D image recognition models. Surprisingly, we find that modern zero-shot 2D object detectors are better suited for this task than contemporary text/image similarity predictors or even zero-shot 2D segmentation networks. Our key finding is that it is possible to extract accurate 3D segmentation maps from multi-view bounding box predictions by using the topological properties of the underlying surface. For this, we develop the Segmentation Assignment with Topological Reweighting (SATR) algorithm and evaluate it on ShapeNetPart and our proposed FAUST benchmarks. SATR achieves state-of-the-art performance and outperforms a baseline algorithm by 1.3% and 4% average mIoU on the FAUST coarse and fine-grained benchmarks, respectively, and by 5.2% average mIoU on the ShapeNetPart benchmark. Our source code and data will be publicly released. Project webpage: https://samir55.github.io/SATR/.
• Abstract（参考訳）: 3次元形状のゼロショット意味セグメンテーションの課題を,大規模市販2次元画像認識モデルを用いて検討する。 驚くべきことに、現代のゼロショット2dオブジェクト検出器は、現代のテキスト/画像類似性予測器やゼロショット2dセグメンテーションネットワークよりもこのタスクに適している。 我々の重要な発見は、基底表面の位相特性を用いて、多視点境界ボックス予測から正確な3次元セグメンテーションマップを抽出できることである。 そこで我々は,Segmentation Assignment with Topological Reweighting (SATR)アルゴリズムを開発し,ShapeNetPartと提案したFAUSTベンチマークを用いて評価を行った。 SATRは最先端のパフォーマンスを達成し、FAUST粗度ベンチマークでは平均mIoUが1.3%、微粒度ベンチマークでは平均mIoUが4%、ShapeNetPartベンチマークでは平均mIoUが5.2%向上する。 ソースコードとデータは公開される予定だ。 プロジェクトWebページ: https://samir55.github.io/SATR/。

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