論文の概要: ODIN: A Single Model for 2D and 3D Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.02416v3
• Date: Tue, 25 Jun 2024 22:21:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-27 19:24:20.674425
• Title: ODIN: A Single Model for 2D and 3D Segmentation
• Title（参考訳）: ODIN: 2Dと3Dセグメンテーションのための単一モデル
• Authors: Ayush Jain, Pushkal Katara, Nikolaos Gkanatsios, Adam W. Harley, Gabriel Sarch, Kriti Aggarwal, Vishrav Chaudhary, Katerina Fragkiadaki,
• Abstract要約: ODINは、2D RGBイメージと3Dポイントクラウドのセグメンテーションとラベル付けを行うモデルである。 ScanNet200、Matterport3D、AI2THOR 3Dセグメンテーションベンチマーク上での最先端のパフォーマンスを実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.612953668151036
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State-of-the-art models on contemporary 3D segmentation benchmarks like ScanNet consume and label dataset-provided 3D point clouds, obtained through post processing of sensed multiview RGB-D images. They are typically trained in-domain, forego large-scale 2D pre-training and outperform alternatives that featurize the posed RGB-D multiview images instead. The gap in performance between methods that consume posed images versus post-processed 3D point clouds has fueled the belief that 2D and 3D perception require distinct model architectures. In this paper, we challenge this view and propose ODIN (Omni-Dimensional INstance segmentation), a model that can segment and label both 2D RGB images and 3D point clouds, using a transformer architecture that alternates between 2D within-view and 3D cross-view information fusion. Our model differentiates 2D and 3D feature operations through the positional encodings of the tokens involved, which capture pixel coordinates for 2D patch tokens and 3D coordinates for 3D feature tokens. ODIN achieves state-of-the-art performance on ScanNet200, Matterport3D and AI2THOR 3D instance segmentation benchmarks, and competitive performance on ScanNet, S3DIS and COCO. It outperforms all previous works by a wide margin when the sensed 3D point cloud is used in place of the point cloud sampled from 3D mesh. When used as the 3D perception engine in an instructable embodied agent architecture, it sets a new state-of-the-art on the TEACh action-from-dialogue benchmark. Our code and checkpoints can be found at the project website (https://odin-seg.github.io).
• Abstract（参考訳）: ScanNetのような現代の3Dセグメンテーションベンチマークの最先端モデルは、センシングされたマルチビューRGB-D画像のポスト処理によって得られたデータセットが提供する3Dポイントクラウドを消費し、ラベル付けする。 それらは通常、ドメイン内でトレーニングされ、大規模な2D事前トレーニングを前もって行われ、代わりに提案されたRGB-Dマルチビューイメージを出力する代替手段よりも優れています。 ポーズ画像の消費方法と後処理の3Dポイントクラウドのパフォーマンスの差は、2Dと3Dの知覚に異なるモデルアーキテクチャが必要であるという信念を後押ししている。 本稿では,この視点に挑戦し,2次元のRGB画像と3次元の点雲のセグメンテーションとラベル付けが可能なODIN(Omni-dimensional Instance segmentation)を提案する。 本モデルは,2次元パッチトークンの画素座標と3次元特徴トークンの3次元座標をキャプチャする,関連するトークンの位置エンコーディングによる2次元特徴演算と3次元特徴演算を区別する。 ODINは、ScanNet200、Matterport3D、AI2THORのインスタンスセグメンテーションベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成し、ScanNet、S3DIS、COCO上での競合性能を達成している。 3Dメッシュからサンプリングされた点クラウドの代わりに、知覚された3Dポイントクラウドを使用する場合、これまでのすべての作業よりも大きなマージンでパフォーマンスが向上する。 インストラクタブルなエンボディードエージェントアーキテクチャで3D認識エンジンとして使用されると、TEAChアクション・トゥ・ダイアログ・ベンチマークに新たな最先端のテクノロジーが設定される。 私たちのコードとチェックポイントはプロジェクトのWebサイト(https://odin-seg.github.io.)にあります。

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