Fugu-MT 論文翻訳(概要): MM-Point: Multi-View Information-Enhanced Multi-Modal Self-Supervised 3D Point Cloud Understanding

論文の概要: MM-Point: Multi-View Information-Enhanced Multi-Modal Self-Supervised 3D Point Cloud Understanding

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10002v2
Date: Thu, 22 Feb 2024 07:42:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-02-23 17:42:42.973649
Title: MM-Point: Multi-View Information-Enhanced Multi-Modal Self-Supervised 3D Point Cloud Understanding
Title（参考訳）: MM-Point:マルチビュー情報強化型マルチモーダルセルフスーパービジョン3Dポイントクラウド理解
Authors: Hai-Tao Yu, Mofei Song
Abstract要約: マルチビュー2D情報は、3Dオブジェクトに対して優れた自己教師付き信号を提供することができる。 MM-Pointは、モーダル内およびモーダル間類似性目的によって駆動される。合成データセットModelNet40で92.4%、実世界のデータセットScanObjectNNで87.8%のピーク精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.220064723125481
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In perception, multiple sensory information is integrated to map visual information from 2D views onto 3D objects, which is beneficial for understanding in 3D environments. But in terms of a single 2D view rendered from different angles, only limited partial information can be provided.The richness and value of Multi-view 2D information can provide superior self-supervised signals for 3D objects. In this paper, we propose a novel self-supervised point cloud representation learning method, MM-Point, which is driven by intra-modal and inter-modal similarity objectives. The core of MM-Point lies in the Multi-modal interaction and transmission between 3D objects and multiple 2D views at the same time. In order to more effectively simultaneously perform the consistent cross-modal objective of 2D multi-view information based on contrastive learning, we further propose Multi-MLP and Multi-level Augmentation strategies. Through carefully designed transformation strategies, we further learn Multi-level invariance in 2D Multi-views. MM-Point demonstrates state-of-the-art (SOTA) performance in various downstream tasks. For instance, it achieves a peak accuracy of 92.4% on the synthetic dataset ModelNet40, and a top accuracy of 87.8% on the real-world dataset ScanObjectNN, comparable to fully supervised methods. Additionally, we demonstrate its effectiveness in tasks such as few-shot classification, 3D part segmentation and 3D semantic segmentation.
Abstract（参考訳）: 知覚において、複数の感覚情報は、2Dビューから3Dオブジェクトに視覚情報をマッピングするために統合され、3D環境での理解に有用である。しかし、異なる角度からレンダリングされた単一の2Dビューでは、限られた部分情報しか提供できないため、多視点2D情報の豊かさと価値は、3Dオブジェクトに対して優れた自己監督信号を提供することができる。本稿では,モーダル内およびモーダル間類似性に基づく自己教師付きポイントクラウド表現学習手法MM-Pointを提案する。 MM-Pointの中核は、3Dオブジェクトと複数の2Dビューを同時にやりとりするマルチモーダル相互作用にある。コントラスト学習に基づく2次元多視点情報の一貫したクロスモーダル目的をより効果的に実現するために,マルチMLPとマルチレベル拡張戦略を提案する。注意深く設計されたトランスフォーメーション戦略により、2次元のマルチビューにおけるマルチレベル不変性をさらに学習する。 MM-Pointは、様々な下流タスクにおける最先端(SOTA)パフォーマンスを示す。例えば、合成データセットmodelnet40では92.4%、実世界のデータセットscanobjectnnでは87.8%という最高精度を達成している。さらに,その効果を,マイナショット分類,3次元部分分割,3次元意味セグメンテーションなどのタスクで実証する。

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