論文の概要: Exploiting GPT-4 Vision for Zero-shot Point Cloud Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.07572v1
• Date: Mon, 15 Jan 2024 10:16:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-17 17:35:35.454381
• Title: Exploiting GPT-4 Vision for Zero-shot Point Cloud Understanding
• Title（参考訳）: ゼロショットポイントクラウド理解のためのGPT-4ビジョンのエクスプロイト
• Authors: Qi Sun, Xiao Cui, Wengang Zhou and Houqiang Li
• Abstract要約: 私たちは、ポイントクラウドでオブジェクトカテゴリを分類する課題に取り組みます。 我々はこれらの課題を克服するためにGPT-4 Vision (GPT-4V) を用いる。 ゼロショットポイントクラウド分類の新しいベンチマークを設定しました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 114.4754255143887
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we tackle the challenge of classifying the object category in point clouds, which previous works like PointCLIP struggle to address due to the inherent limitations of the CLIP architecture. Our approach leverages GPT-4 Vision (GPT-4V) to overcome these challenges by employing its advanced generative abilities, enabling a more adaptive and robust classification process. We adapt the application of GPT-4V to process complex 3D data, enabling it to achieve zero-shot recognition capabilities without altering the underlying model architecture. Our methodology also includes a systematic strategy for point cloud image visualization, mitigating domain gap and enhancing GPT-4V's efficiency. Experimental validation demonstrates our approach's superiority in diverse scenarios, setting a new benchmark in zero-shot point cloud classification.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,CLIPアーキテクチャに固有の制約があるため,従来のPointCLIPのような作業では対処が困難であった点群におけるオブジェクトカテゴリの分類に挑戦する。 提案手法は,GPT-4 Vision (GPT-4V) を利用して,より適応的で堅牢な分類プロセスを実現する。 GPT-4Vの応用により複雑な3Dデータを処理し、基礎となるモデルアーキテクチャを変更することなくゼロショット認識機能を実現する。 提案手法は,ポイントクラウド画像の可視化,ドメインギャップの緩和,gpt-4vの効率向上のための体系的戦略も含む。 実験的な検証は、さまざまなシナリオにおけるアプローチの優位性を示し、ゼロショットポイントクラウド分類の新しいベンチマークを設定します。

関連論文リスト

• Evaluating Task-based Effectiveness of MLLMs on Charts [28.11539421235211]
  まず、89,388のクォーテット(チャート、タスク、質問、回答)からなるChartInsightsという名前の大規模なデータセットをキュレートし、7つのチャートタイプで広く使用されている10の低レベルデータ分析タスクをカバーします。 低レベルデータ解析タスクにおけるマルチモーダル大モデルの限界を理解するため、GPT-4Vの機能の詳細なテストを行うために様々な実験を設計した。 これらの結果は,GPT-4Vがチャートとの相互作用に革命をもたらす可能性を示し,人的分析ニーズとGPT-4Vの能力のギャップを明らかにすることを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-11T12:33:46Z)
• GPT4Vis: What Can GPT-4 Do for Zero-shot Visual Recognition? [82.40761196684524]
  本稿では,ゼロショット視覚認識タスクにおけるGPT-4の言語的・視覚的能力の評価に焦点を当てる。 我々は、画像、ビデオ、点群にわたるGPT-4の性能を評価するための広範な実験を行った。 言語記述が充実したGPT-4はゼロショット認識を著しく改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T11:29:10Z)
• GPT-4V-AD: Exploring Grounding Potential of VQA-oriented GPT-4V for Zero-shot Anomaly Detection [51.43589678946244]
  本稿では、一般的な視覚異常検出(AD)タスクにおけるVQA指向のGPT-4Vの可能性について検討する。 MVTec ADとVisAデータセットで定性的かつ定量的な評価を行ったのは、これが初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-05T10:01:18Z)
• The Dawn of LMMs: Preliminary Explorations with GPT-4V(ision) [121.42924593374127]
  我々は,最新のモデルであるGPT-4Vを分析し,LMMの理解を深める。 GPT-4Vは、任意にインターリーブされたマルチモーダル入力を処理するという前例のない能力により、強力なマルチモーダルジェネラリストシステムとなっている。 GPT-4Vの、入力画像に描かれた視覚マーカーを理解するユニークな能力は、新しい人間とコンピュータの相互作用方法をもたらす。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T17:34:51Z)
• Edge Aware Learning for 3D Point Cloud [8.12405696290333]
  本稿では,階層型エッジ対応3Dポイントクラウドラーニング(HEA-Net)における革新的なアプローチを提案する。 ポイントクラウドデータにおけるノイズの課題に対処し、エッジ機能に注目してオブジェクト認識とセグメンテーションを改善することを目指している。 我々は,ポイントクラウドの分類とセグメンテーションを強化するために,革新的なエッジアウェアラーニング手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-23T20:12:32Z)
• PointGPT: Auto-regressively Generative Pre-training from Point Clouds [45.488532108226565]
  我々はGPTの概念を点雲に拡張する新しいアプローチであるPointGPTを提案する。 具体的には、変圧器モデルの事前訓練に対して、ポイントクラウド自動回帰生成タスクを提案する。 提案手法は,ModelNet40データセットで94.9%,ScanObjectNNデータセットで93.4%の分類精度を達成し,他のトランスフォーマーモデルよりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-19T07:39:04Z)
• Can GPT-4 Perform Neural Architecture Search? [56.98363718371614]
  ニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)におけるGPT-4の可能性について検討する。 提案手法である textbfGPT-4 textbfEnhanced textbfNeural archtextbfItecttextbfUre textbfSearch (GENIUS) 我々は、いくつかのベンチマークでGENIUSを評価し、既存のNAS技術と比較し、その効果を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-21T14:06:44Z)
• PointCAT: Contrastive Adversarial Training for Robust Point Cloud Recognition [111.55944556661626]
  我々は、ポイントクラウド認識モデルの堅牢性を高めるために、PointCAT(Point-Cloud Contrastive Adversarial Training)を提案する。 我々は、教師付きコントラスト損失を利用して、認識モデルにより抽出された超球面特徴のアライメントと均一性を促進する。 より難易度の高い点雲を実現するため,認識モデルと逆向きにノイズ発生装置をスクラッチから訓練する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-16T08:33:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。