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。
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