論文の概要: SAMPro3D: Locating SAM Prompts in 3D for Zero-Shot Scene Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17707v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 15:11:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 20:56:39.102091
• Title: SAMPro3D: Locating SAM Prompts in 3D for Zero-Shot Scene Segmentation
• Title（参考訳）: SAMPro3D:ゼロショットシーンセグメンテーションのためのSAMプロンプトを3Dで配置する
• Authors: Mutian Xu, Xingyilang Yin, Lingteng Qiu, Yang Liu, Xin Tong, Xiaoguang Han
• Abstract要約: ゼロショット3D屋内シーンセグメンテーションのためのSAMPro3Dを提案する。 提案手法は,事前訓練されたセグメンション任意のモデル(SAM)を2次元フレームに適用することにより,3次元シーンをセグメント化する。 提案手法は,従来のゼロショットや完全教師付きアプローチよりも高品質で多様なセグメンテーションを実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.207530327673748
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce SAMPro3D for zero-shot 3D indoor scene segmentation. Given the 3D point cloud and multiple posed 2D frames of 3D scenes, our approach segments 3D scenes by applying the pretrained Segment Anything Model (SAM) to 2D frames. Our key idea involves locating 3D points in scenes as natural 3D prompts to align their projected pixel prompts across frames, ensuring frame-consistency in both pixel prompts and their SAM-predicted masks. Moreover, we suggest filtering out low-quality 3D prompts based on feedback from all 2D frames, for enhancing segmentation quality. We also propose to consolidate different 3D prompts if they are segmenting the same object, bringing a more comprehensive segmentation. Notably, our method does not require any additional training on domain-specific data, enabling us to preserve the zero-shot power of SAM. Extensive qualitative and quantitative results show that our method consistently achieves higher quality and more diverse segmentation than previous zero-shot or fully supervised approaches, and in many cases even surpasses human-level annotations. The project page can be accessed at https://mutianxu.github.io/sampro3d/.
• Abstract（参考訳）: ゼロショット3D屋内シーンセグメンテーションのためのSAMPro3Dを提案する。 3次元点雲と複数の3次元シーンの2次元フレームが与えられた場合、我々のアプローチは2次元フレームに事前訓練されたセグメンション・アシング・モデル(SAM)を適用して3次元シーンを分割する。 私たちのキーとなるアイデアは、自然の3Dプロンプトが投影されたピクセルプロンプトをフレームに合わせるように3Dポイントを配置することで、ピクセルプロンプトとSAM予測マスクのフレーム一貫性を確保することです。 さらに,全ての2次元フレームからのフィードバックに基づいて低品質な3Dプロンプトをフィルタリングし,セグメンテーション品質を向上させることを提案する。 また、同じオブジェクトをセグメント化する場合に異なる3Dプロンプトを統合することを提案し、より包括的なセグメンテーションを実現する。 特に,本手法はドメイン固有データに対する追加の訓練を必要としないため,SAMのゼロショットパワーを維持できる。 その結果,従来のゼロショットや完全教師付きアプローチよりも高品質で多様なセグメンテーションを実現することができ,多くの場合,人間レベルのアノテーションを超えていることがわかった。 プロジェクトページはhttps://mutianxu.github.io/sampro3d/からアクセスできる。

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