論文の概要: Leveraging Large-Scale Pretrained Vision Foundation Models for Label-Efficient 3D Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01989v2
• Date: Mon, 6 Nov 2023 08:18:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-07 11:21:43.927474
• Title: Leveraging Large-Scale Pretrained Vision Foundation Models for Label-Efficient 3D Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: ラベル効率のよい3Dポイントクラウドセグメンテーションのための大規模事前学習型ビジョンファウンデーションモデルの導入
• Authors: Shichao Dong, Fayao Liu, Guosheng Lin
• Abstract要約: 本稿では3Dポイントクラウドセグメンテーションタスクに様々な基礎モデルを適用する新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチでは、異なる大きな視覚モデルを用いて2次元セマンティックマスクの初期予測を行う。 本研究では,ロバストな3Dセマンティックな擬似ラベルを生成するために,投票による全ての結果を効果的に組み合わせたセマンティックなラベル融合戦略を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.07112533415116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, large-scale pre-trained models such as Segment-Anything Model (SAM) and Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) have demonstrated remarkable success and revolutionized the field of computer vision. These foundation vision models effectively capture knowledge from a large-scale broad data with their vast model parameters, enabling them to perform zero-shot segmentation on previously unseen data without additional training. While they showcase competence in 2D tasks, their potential for enhancing 3D scene understanding remains relatively unexplored. To this end, we present a novel framework that adapts various foundational models for the 3D point cloud segmentation task. Our approach involves making initial predictions of 2D semantic masks using different large vision models. We then project these mask predictions from various frames of RGB-D video sequences into 3D space. To generate robust 3D semantic pseudo labels, we introduce a semantic label fusion strategy that effectively combines all the results via voting. We examine diverse scenarios, like zero-shot learning and limited guidance from sparse 2D point labels, to assess the pros and cons of different vision foundation models. Our approach is experimented on ScanNet dataset for 3D indoor scenes, and the results demonstrate the effectiveness of adopting general 2D foundation models on solving 3D point cloud segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: 近年,Segment-Anything Model (SAM) やContrastive Language- Image Pre-Torning (CLIP) のような大規模事前学習モデルが顕著に成功し,コンピュータビジョンの分野に革命をもたらした。 これらの基礎的なビジョンモデルは、膨大なモデルパラメータで大規模な広義データから知識を効果的に取得し、追加のトレーニングをすることなく、これまで見えないデータに対してゼロショットセグメンテーションを実行することができる。 それらは2Dタスクの能力を示すが、3Dシーン理解の強化の可能性はいまだに未解明である。 この目的のために,我々は3dポイントクラウドセグメンテーションタスクに様々な基礎モデルを適用する新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチでは、異なる大きな視覚モデルを用いて2次元セマンティックマスクの初期予測を行う。 次に、rgb-dビデオシーケンスの様々なフレームからマスク予測を3d空間に投影する。 頑健な3Dセマンティックな擬似ラベルを生成するために,投票による全ての結果を効果的に組み合わせた意味ラベル融合戦略を導入する。 ゼロショット学習やスパース2Dポイントラベルからの限られたガイダンスなどの多様なシナリオを調査し、異なるビジョン基盤モデルの長所と短所を評価する。 本手法は,3次元屋内シーンを対象としたScanNetデータセットを用いて実験を行い,一般的な2次元ファンデーションモデルを用いた3次元ポイントクラウドセグメンテーションタスクの解法の有効性を実証した。

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