論文の概要: ULIP-2: Towards Scalable Multimodal Pre-training For 3D Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08275v1
• Date: Sun, 14 May 2023 23:14:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 16:38:14.050516
• Title: ULIP-2: Towards Scalable Multimodal Pre-training For 3D Understanding
• Title（参考訳）: ULIP-2:3D理解のためのスケーラブルなマルチモーダル事前学習を目指して
• Authors: Le Xue, Ning Yu, Shu Zhang, Junnan Li, Roberto Mart\'in-Mart\'in, Jiajun Wu, Caiming Xiong, Ran Xu, Juan Carlos Niebles, Silvio Savarese
• Abstract要約: NN-2は、オブジェクトの汎用言語を自動生成するマルチモーダル事前学習フレームワークである。 ModelNetでは、下流のゼロショット分類が大幅に改善されている。 これは、人間のアノテーションを使わずにスケーラブルな3D表現学習におけるブレークスルーである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.58388549764302
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in multimodal pre-training methods have shown promising efficacy in 3D representation learning by aligning features across 3D modality, their 2D counterpart modality, and corresponding language modality. However, the methods used by existing multimodal pre-training frameworks to gather multimodal data for 3D applications lack scalability and comprehensiveness, potentially constraining the full potential of multimodal learning. The main bottleneck lies in the language modality's scalability and comprehensiveness. To address this bottleneck, we introduce ULIP-2, a multimodal pre-training framework that leverages state-of-the-art multimodal large language models (LLMs) pre-trained on extensive knowledge to automatically generate holistic language counterparts for 3D objects. We conduct experiments on two large-scale datasets, Objaverse and ShapeNet55, and release our generated three-modality triplet datasets (3D Point Cloud - Image - Language), named "ULIP-Objaverse Triplets" and "ULIP-ShapeNet Triplets". ULIP-2 requires only 3D data itself and eliminates the need for any manual annotation effort, demonstrating its scalability; and ULIP-2 achieves remarkable improvements on downstream zero-shot classification on ModelNet40 (74% Top1 Accuracy). Moreover, ULIP-2 sets a new record on the real-world ScanObjectNN benchmark (91.5% Overall Accuracy) while utilizing only 1.4 million parameters(~10x fewer than current SOTA), signifying a breakthrough in scalable multimodal 3D representation learning without human annotations. The code and datasets are available at https://github.com/salesforce/ULIP.
• Abstract（参考訳）: マルチモーダル事前学習法の最近の進歩は、3次元モダリティ、それらの2次元モダリティ、対応する言語モダリティを合わせた3次元表現学習において有望な効果を示している。 しかし、3Dアプリケーションのためのマルチモーダルデータを収集するために既存のマルチモーダル事前学習フレームワークが使用している手法はスケーラビリティと包括性に欠けており、多モーダル学習の可能性を最大限に制限する可能性がある。 主なボトルネックは、言語モダリティのスケーラビリティと包括性にある。 このボトルネックに対処するため,我々は,最先端のマルチモーダル大規模言語モデル (LLM) を利用したマルチモーダル事前学習フレームワークULIP-2を導入する。 我々は,ObjaverseとShapeNet55という2つの大規模データセットの実験を行い,生成した3次元三重項データセット(3D Point Cloud - Image - Language)をリリースする。 ULIP-2は、ModelNet40 (74% Top1 Accuracy) で、下流のゼロショット分類の大幅な改善を実現している。 さらに、ULIP-2 は実世界の ScanObjectNN ベンチマーク (91.5% の総合精度) で新しい記録を樹立し、140万のパラメータ(現在の SOTA より10倍少ない)しか利用せず、人間のアノテーションなしでスケーラブルなマルチモーダル3D 表現学習のブレークスルーを示している。 コードとデータセットはhttps://github.com/salesforce/ulipで入手できる。

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