Fugu-MT 論文翻訳(概要): Geometrically-driven Aggregation for Zero-shot 3D Point Cloud Understanding

論文の概要: Geometrically-driven Aggregation for Zero-shot 3D Point Cloud Understanding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02244v2
Date: Sat, 30 Mar 2024 10:49:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-02 14:45:23.970222
Title: Geometrically-driven Aggregation for Zero-shot 3D Point Cloud Understanding
Title（参考訳）: ゼロショット3Dポイントクラウド理解のための幾何学的集約
Authors: Guofeng Mei, Luigi Riz, Yiming Wang, Fabio Poiesi,
Abstract要約: ゼロショット3Dポイントクラウド理解は2Dビジョンランゲージモデル(VLM)によって達成できる既存の戦略は、ヴィジュアル・ランゲージ・モデル(Vision-Language Model)をレンダリングまたはキャプチャされた2Dピクセルから3Dポイントにマッピングし、固有かつ表現可能な雲の幾何学構造を見渡す。本稿では, 点雲の3次元幾何学的構造を利用して, 移動したビジョン・ランゲージモデルの品質を向上させるための, 初となるトレーニングフリーアグリゲーション手法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.416392706435415
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Zero-shot 3D point cloud understanding can be achieved via 2D Vision-Language Models (VLMs). Existing strategies directly map Vision-Language Models from 2D pixels of rendered or captured views to 3D points, overlooking the inherent and expressible point cloud geometric structure. Geometrically similar or close regions can be exploited for bolstering point cloud understanding as they are likely to share semantic information. To this end, we introduce the first training-free aggregation technique that leverages the point cloud's 3D geometric structure to improve the quality of the transferred Vision-Language Models. Our approach operates iteratively, performing local-to-global aggregation based on geometric and semantic point-level reasoning. We benchmark our approach on three downstream tasks, including classification, part segmentation, and semantic segmentation, with a variety of datasets representing both synthetic/real-world, and indoor/outdoor scenarios. Our approach achieves new state-of-the-art results in all benchmarks. We will release the source code publicly.
Abstract（参考訳）: ゼロショット3Dポイントクラウド理解は、VLM(2D Vision-Language Models)によって実現される。既存の戦略は、ヴィジュアル・ランゲージ・モデル(Vision-Language Model)をレンダリングまたはキャプチャされた2Dピクセルから3Dポイントにマッピングし、固有かつ表現可能な雲の幾何学構造を見渡す。幾何学的に類似している領域や近縁な領域は、意味情報を共有する可能性が高いため、ポイントクラウドの理解を促進するために利用することができる。そこで本研究では, 点雲の3次元幾何構造を利用して, 移動したビジョン・ランゲージモデルの品質を向上する, 初めての学習自由集約手法を提案する。提案手法は,幾何学的および意味的点レベルの推論に基づく局所的-言語的集合を反復的に行う。我々は、分類、部分のセグメンテーション、セマンティックセグメンテーションを含む3つの下流タスクに対するアプローチを、合成/実世界のシナリオと屋内/屋外シナリオの両方を表すさまざまなデータセットでベンチマークした。提案手法は,すべてのベンチマークにおいて新しい最先端結果を実現する。ソースコードを公開します。

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