論文の概要: Explore In-Context Learning for 3D Point Cloud Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.08659v2
• Date: Wed, 27 Dec 2023 09:02:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 23:05:51.150757
• Title: Explore In-Context Learning for 3D Point Cloud Understanding
• Title（参考訳）: 3Dポイントクラウド理解のためのインコンテキスト学習の探索
• Authors: Zhongbin Fang, Xiangtai Li, Xia Li, Joachim M. Buhmann, Chen Change Loy, Mengyuan Liu
• Abstract要約: 我々は,特に3Dポイントクラウドにおけるコンテキスト内学習のために設計された,ポイント・イン・コンテキストという新しいフレームワークを紹介した。 一般点サンプリング演算子とタンデムで協調して動作するように慎重に設計したJoint Smplingモジュールを提案する。 提案手法の汎用性と適応性を検証するため,幅広いタスクを扱うための広範囲な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.20912026561484
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rise of large-scale models trained on broad data, in-context learning has become a new learning paradigm that has demonstrated significant potential in natural language processing and computer vision tasks. Meanwhile, in-context learning is still largely unexplored in the 3D point cloud domain. Although masked modeling has been successfully applied for in-context learning in 2D vision, directly extending it to 3D point clouds remains a formidable challenge. In the case of point clouds, the tokens themselves are the point cloud positions (coordinates) that are masked during inference. Moreover, position embedding in previous works may inadvertently introduce information leakage. To address these challenges, we introduce a novel framework, named Point-In-Context, designed especially for in-context learning in 3D point clouds, where both inputs and outputs are modeled as coordinates for each task. Additionally, we propose the Joint Sampling module, carefully designed to work in tandem with the general point sampling operator, effectively resolving the aforementioned technical issues. We conduct extensive experiments to validate the versatility and adaptability of our proposed methods in handling a wide range of tasks.
• Abstract（参考訳）: 広範囲なデータに基づいて訓練された大規模モデルの台頭により、自然言語処理やコンピュータビジョンタスクにおいて大きな可能性を示す新たな学習パラダイムとなった。 一方、インコンテキスト学習は、3d point cloudドメインではまだほとんど未調査である。 マスク付きモデリングは、2Dビジョンにおけるコンテキスト内学習に成功しているが、それを3Dポイントクラウドに直接拡張することは、依然として困難な課題である。 点雲の場合、トークンそのものは、推論中にマスクされる点雲の位置(座標)である。 さらに、前作における位置埋め込みは、不注意に情報漏洩をもたらす可能性がある。 このような課題に対処するために,我々は,特に3d ポイントクラウドにおけるインコンテキスト学習用に設計された point-in-context という新しいフレームワークを導入する。 さらに,一般点サンプリング演算子と協調して動作するよう慎重に設計したジョイントサンプリングモジュールを提案し,上記の技術的課題を効果的に解決する。 提案手法の汎用性と適応性を検証するため,幅広いタスクを扱うための広範囲な実験を行った。

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