論文の概要: PartDistill: 3D Shape Part Segmentation by Vision-Language Model Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04016v1
• Date: Thu, 7 Dec 2023 03:10:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-08 16:15:37.522104
• Title: PartDistill: 3D Shape Part Segmentation by Vision-Language Model Distillation
• Title（参考訳）: partdistill:視覚言語モデル蒸留による3次元形状部分分割
• Authors: Ardian Umam, Cheng-Kun Yang, Min-Hung Chen, Jen-Hui Chuang, Yen-Yu Lin
• Abstract要約: PartDistillは、視覚言語モデルから2Dの知識を伝達し、3D形状部分のセグメンテーションを促進することを目的としている。 PartDistillは、VLMを使って2D予測を行う教師ネットワークと、2D予測から学習する学生ネットワークで構成されている。 前者は学生ネットワークに2次元予測を蒸留し、後者は2次元予測の品質を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.12929414841264
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper proposes a cross-modal distillation framework, PartDistill, which transfers 2D knowledge from vision-language models (VLMs) to facilitate 3D shape part segmentation. PartDistill addresses three major challenges in this task: the lack of 3D segmentation in invisible or undetected regions in the 2D projections, inaccurate and inconsistent 2D predictions by VLMs, and the lack of knowledge accumulation across different 3D shapes. PartDistill consists of a teacher network that uses a VLM to make 2D predictions and a student network that learns from the 2D predictions while extracting geometrical features from multiple 3D shapes to carry out 3D part segmentation. A bi-directional distillation, including forward and backward distillations, is carried out within the framework, where the former forward distills the 2D predictions to the student network, and the latter improves the quality of the 2D predictions, which subsequently enhances the final 3D part segmentation. Moreover, PartDistill can exploit generative models that facilitate effortless 3D shape creation for generating knowledge sources to be distilled. Through extensive experiments, PartDistill boosts the existing methods with substantial margins on widely used ShapeNetPart and PartE datasets, by more than 15% and 12% higher mIoU scores, respectively.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、視覚言語モデル(VLM)から2次元知識を伝達し、3次元形状分割を容易にするクロスモーダル蒸留フレームワークPartDistillを提案する。 PartDistillは2次元投影における見えない領域や検出されていない領域における3Dセグメンテーションの欠如、VLMによる不正確で矛盾した2D予測、異なる3次元形状における知識蓄積の欠如という3つの課題に対処する。 PartDistillは、VLMを用いて2次元予測を行う教師ネットワークと、複数の3次元形状から幾何学的特徴を抽出して3次元分割を行う学生ネットワークで構成されている。 前者の前方が学生ネットワークに2D予測を蒸留し、後者が2D予測の品質を改善し、最終の3D部分セグメンテーションを強化する。 さらに、PartDistillは、蒸留する知識ソースを生成するために、無駄な3D形状の作成を容易にする生成モデルを利用することができる。 広範な実験を通じて、PartDistillは、広く使用されているShapeNetPartとPartEデータセットに対して、それぞれ15%以上のmIoUスコアと12%以上のマージンを持つ既存の方法を強化した。

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