論文の概要: CLIP-Guided Vision-Language Pre-training for Question Answering in 3D Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.06061v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 16:52:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-14 16:37:51.500566
• Title: CLIP-Guided Vision-Language Pre-training for Question Answering in 3D Scenes
• Title（参考訳）: 3dシーンにおける質問応答のためのクリップ誘導視覚言語事前学習
• Authors: Maria Parelli, Alexandros Delitzas, Nikolas Hars, Georgios Vlassis, Sotirios Anagnostidis, Gregor Bachmann, Thomas Hofmann
• Abstract要約: 我々は,モデルが意味論的かつ伝達可能な3Dシーンポイントクラウド表現を学習するのに役立つ,新しい3D事前学習型ビジョンランゲージを設計する。 符号化された3Dシーン特徴と対応する2D画像とテキスト埋め込みとを一致させることにより、人気のあるCLIPモデルの表現力を3Dエンコーダに注入する。 我々は,3次元視覚質問応答の下流課題に対して,我々のモデルによる3次元世界推論能力を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 68.61199623705096
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Training models to apply linguistic knowledge and visual concepts from 2D images to 3D world understanding is a promising direction that researchers have only recently started to explore. In this work, we design a novel 3D pre-training Vision-Language method that helps a model learn semantically meaningful and transferable 3D scene point cloud representations. We inject the representational power of the popular CLIP model into our 3D encoder by aligning the encoded 3D scene features with the corresponding 2D image and text embeddings produced by CLIP. To assess our model's 3D world reasoning capability, we evaluate it on the downstream task of 3D Visual Question Answering. Experimental quantitative and qualitative results show that our pre-training method outperforms state-of-the-art works in this task and leads to an interpretable representation of 3D scene features.
• Abstract（参考訳）: 言語知識と視覚概念を2次元画像から3次元世界理解に適用するためのトレーニングモデルは、研究者が最近探求を始めたばかりである。 本研究では,モデルが意味論的かつ伝達可能な3Dシーンポイントクラウド表現を学習するのに役立つ,新しい3D事前学習型ビジョンランゲージを設計する。 一般的なCLIPモデルの表現力を3Dエンコーダに注入し,符号化された3Dシーン特徴と対応する2D画像とCLIPが生成するテキスト埋め込みとを一致させる。 モデルの3次元世界推論能力を評価するため,3次元視覚的質問応答の下流タスクで評価した。 実験による定量的・定性的な結果から,本手法は最先端の作業よりも優れており,3dシーンの特徴を解釈可能な表現へと導く。

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