論文の概要: OpenSUN3D: 1st Workshop Challenge on Open-Vocabulary 3D Scene Understanding
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.15321v2
- Date: Sun, 17 Mar 2024 08:41:49 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-20 01:52:05.227175
- Title: OpenSUN3D: 1st Workshop Challenge on Open-Vocabulary 3D Scene Understanding
- Title(参考訳): OpenSUN3D: 1st Workshop Challenge on Open-Vocabulary 3D Scene Understanding
- Authors: Francis Engelmann, Ayca Takmaz, Jonas Schult, Elisabetta Fedele, Johanna Wald, Songyou Peng, Xi Wang, Or Litany, Siyu Tang, Federico Tombari, Marc Pollefeys, Leonidas Guibas, Hongbo Tian, Chunjie Wang, Xiaosheng Yan, Bingwen Wang, Xuanyang Zhang, Xiao Liu, Phuc Nguyen, Khoi Nguyen, Anh Tran, Cuong Pham, Zhening Huang, Xiaoyang Wu, Xi Chen, Hengshuang Zhao, Lei Zhu, Joan Lasenby,
- Abstract要約: 本報告では,ICCV 2023とともに開かれたOpenSUN3D Workshop on Open-Vocabulary 3D Scene Understandingにおける課題の概要を紹介する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 96.69806736025248
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This report provides an overview of the challenge hosted at the OpenSUN3D Workshop on Open-Vocabulary 3D Scene Understanding held in conjunction with ICCV 2023. The goal of this workshop series is to provide a platform for exploration and discussion of open-vocabulary 3D scene understanding tasks, including but not limited to segmentation, detection and mapping. We provide an overview of the challenge hosted at the workshop, present the challenge dataset, the evaluation methodology, and brief descriptions of the winning methods. For additional details, please see https://opensun3d.github.io/index_iccv23.html.
- Abstract(参考訳): 本報告では,ICCV 2023と共同で開かれたOpenSUN3D Workshop on Open-Vocabulary 3D Scene Understandingにおける課題の概要を紹介する。
このワークショップシリーズの目的は、セグメンテーション、検出、マッピングに限らず、オープンな3Dシーン理解タスクの探索と議論のためのプラットフォームを提供することである。
本稿では,ワークショップで開催されている課題の概要,課題データセット,評価手法,優勝方法の簡潔な説明について紹介する。
詳細はhttps://opensun3d.github.io/index_iccv23.htmlを参照してください。
関連論文リスト
- Functionality understanding and segmentation in 3D scenes [6.1744362771344]
Fun3DUは、3Dシーンで機能を理解するために設計された最初のアプローチである。
Fun3DUは言語モデルを使用して、Chain-of-Thought推論を通じてタスク記述を解析する。
我々はFun3DUをSceneFun3D上で評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-11-25T11:57:48Z) - OpenScan: A Benchmark for Generalized Open-Vocabulary 3D Scene Understanding [43.69535335079362]
Open-vocabulary 3D scene understanding (OV-3D)は、閉じたオブジェクトクラス以外の新しいオブジェクトをローカライズし分類することを目的としている。
既存のアプローチとベンチマークは、主にオブジェクトクラスのコンテキスト内のオープンな語彙の問題に焦点を当てている。
我々は、オブジェクトクラスを超えたオープンな語彙問題を探索するために、汎用オープン語彙3Dシーン理解(GOV-3D)と呼ばれるより困難なタスクを導入する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-08-20T17:31:48Z) - V3Det Challenge 2024 on Vast Vocabulary and Open Vocabulary Object Detection: Methods and Results [142.5704093410454]
V3Det Challenge 2024は、オブジェクト検出研究の境界を推し進めることを目的としている。
Vast Vocabulary Object DetectionとOpen Vocabulary Object Detectionの2つのトラックで構成されている。
我々は,広い語彙とオープン語彙のオブジェクト検出において,今後の研究の方向性を刺激することを目指している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T16:58:51Z) - Open-Vocabulary SAM3D: Towards Training-free Open-Vocabulary 3D Scene Understanding [41.96929575241655]
OV-SAM3Dはオープンな3Dシーンを理解するための訓練不要な手法である。
このフレームワークは、シーンの事前の知識を必要とせずに、任意の3Dシーンの理解タスクを実行するように設計されている。
ScanNet200 と nuScenes のデータセットに対する実証的な評価は、我々のアプローチが未知のオープンワールド環境における既存のオープンボキャブラリ手法を上回ることを示している。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-05-24T14:07:57Z) - OpenMask3D: Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation [84.58747201179654]
OpenMask3Dはオープンな3Dインスタンスセグメンテーションのためのゼロショットアプローチである。
私たちのモデルは、CLIPベースの画像埋め込みのマルチビュー融合により、マスクごとの特徴を集約する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-23T17:36:44Z) - Weakly Supervised 3D Open-vocabulary Segmentation [104.07740741126119]
学習済み基礎モデルCLIPとDINOを弱教師付きで活用することで,3次元オープン語彙セグメンテーションの課題に取り組む。
我々はCLIPとDINOのオープン語彙多様知識とオブジェクト推論能力をニューラルラディアンス場(NeRF)に蒸留する。
提案手法の特筆すべき点は,基礎モデルや蒸留プロセスに手動セグメンテーションアノテーションを必要としない点である。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-05-23T14:16:49Z) - A Simple Framework for Open-Vocabulary Segmentation and Detection [85.21641508535679]
我々は,異なるセグメンテーションと検出データセットから共同で学習する,シンプルなオープン語彙検出フレームワークOpenSeeDを提案する。
まず、事前学習されたテキストエンコーダを導入し、視覚概念を2つのタスクにエンコードし、それらの共通意味空間を学習する。
プレトレーニング後,本モデルでは,セグメンテーションと検出の両方において,競争力あるいは強いゼロショット転送性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-14T17:58:34Z) - OpenScene: 3D Scene Understanding with Open Vocabularies [73.1411930820683]
従来の3Dシーン理解アプローチは、単一のタスクのためにモデルをトレーニングするためのラベル付き3Dデータセットに依存している。
私たちは,CLIP機能空間にテキストと画像ピクセルを埋め込んだ3次元シーンポイントの高密度な特徴をモデルが予測する代替手法OpenSceneを提案する。
このゼロショットアプローチは、タスク非依存のトレーニングとオープン語彙クエリを可能にする。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-11-28T18:58:36Z)
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。