論文の概要: A Unified Framework for 3D Point Cloud Visual Grounding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11887v1
• Date: Wed, 23 Aug 2023 03:20:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 15:57:36.645278
• Title: A Unified Framework for 3D Point Cloud Visual Grounding
• Title（参考訳）: 3dポイントクラウドビジュアライゼーションのための統一フレームワーク
• Authors: Haojia Lin, Yongdong Luo, Xiawu Zheng, Lijiang Li, Fei Chao, Taisong Jin, Donghao Luo, Chengjie Wang, Yan Wang, Liujuan Cao
• Abstract要約: 3Dポイント雲の視覚的接地は3Dシーン理解において重要な役割を担い、3D参照表現理解(3DREC)とセグメンテーション(3DRES)を包含する 本稿では,3DRECと3DRESを統合した3D Referring Transformer(3DRefTR)について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.641687896122164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D point cloud visual grounding plays a critical role in 3D scene comprehension, encompassing 3D referring expression comprehension (3DREC) and segmentation (3DRES). We argue that 3DREC and 3DRES should be unified in one framework, which is also a natural progression in the community. To explain, 3DREC can help 3DRES locate the referent, while 3DRES can also facilitate 3DREC via more finegrained language-visual alignment. To achieve this, this paper takes the initiative step to integrate 3DREC and 3DRES into a unified framework, termed 3D Referring Transformer (3DRefTR). Its key idea is to build upon a mature 3DREC model and leverage ready query embeddings and visual tokens from the 3DREC model to construct a dedicated mask branch. Specially, we propose Superpoint Mask Branch, which serves a dual purpose: i) By leveraging the heterogeneous CPU-GPU parallelism, while the GPU is occupied generating visual tokens, the CPU concurrently produces superpoints, equivalently accomplishing the upsampling computation; ii) By harnessing on the inherent association between the superpoints and point cloud, it eliminates the heavy computational overhead on the high-resolution visual features for upsampling. This elegant design enables 3DRefTR to achieve both well-performing 3DRES and 3DREC capacities with only a 6% additional latency compared to the original 3DREC model. Empirical evaluations affirm the superiority of 3DRefTR. Specifically, on the ScanRefer dataset, 3DRefTR surpasses the state-of-the-art 3DRES method by 12.43% in mIoU and improves upon the SOTA 3DREC method by 0.6% Acc@0.25IoU.
• Abstract（参考訳）: 3Dポイント雲の視覚的接地は3Dシーン理解において重要な役割を担い、3D参照表現理解(3DREC)とセグメンテーション(3DRES)を含んでいる。 3DRECと3DRESは一つのフレームワークに統合されるべきであり、これはコミュニティの自然な進展でもある。 3DRECは3DRESが参照者を見つけるのに役立ち、3DRESはよりきめ細かい言語と視覚のアライメントによって3DRECを促進することができる。 そこで本研究では,3DRECと3DRESを統合した3D Referring Transformer(3DRefTR)を提案する。 その鍵となるアイデアは、成熟した3DRECモデルの上に構築し、3DRECモデルから用意されたクエリ埋め込みとビジュアルトークンを活用して、専用のマスクブランチを構築することである。 特に,2つの目的を果たすスーパーポイントマスクブランチを提案する。 一 異種CPU-GPU並列性を利用することにより、GPUが視覚トークンの生成に占有されている間、CPUは同時にスーパーポイントを生成し、そのアップサンプリング計算を同等に達成する。 二 スーパーポイントとポイントクラウドの固有の関連性を利用して、アップサンプリングのための高解像度の視覚的特徴に対する計算オーバーヘッドをなくす。 このエレガントな設計により、3DRefTRは3DRESと3DRECのキャパシティの両方を、元の3DRECモデルと比較して6%のレイテンシで達成できる。 3DRefTRの優位性が確認された。 具体的には、ScanReferデータセットにおいて、3DRefTRは最先端の3DRES法を12.43%mIoUで上回り、SOTA 3DREC法を0.6%Acc@0.25IoUで改善する。

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