論文の概要: OpenDlign: Open-World Point Cloud Understanding with Depth-Aligned Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.16538v3
• Date: Fri, 27 Sep 2024 22:49:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 21:59:41.309169
• Title: OpenDlign: Open-World Point Cloud Understanding with Depth-Aligned Images
• Title（参考訳）: OpenDlign:depth-aligned Imagesによるオープンワールドポイントクラウド理解
• Authors: Ye Mao, Junpeng Jing, Krystian Mikolajczyk,
• Abstract要約: マルチモーダルアライメントのための奥行き整合画像を用いたオープンワールド3DモデルOpenDlignを提案する。 OpenDlignは、600万のパラメータを微調整するだけで、多様な3Dタスクで高いゼロショットと少数ショットのパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.344430840048094
• License:
• Abstract: Recent open-world 3D representation learning methods using Vision-Language Models (VLMs) to align 3D point cloud with image-text information have shown superior 3D zero-shot performance. However, CAD-rendered images for this alignment often lack realism and texture variation, compromising alignment robustness. Moreover, the volume discrepancy between 3D and 2D pretraining datasets highlights the need for effective strategies to transfer the representational abilities of VLMs to 3D learning. In this paper, we present OpenDlign, a novel open-world 3D model using depth-aligned images generated from a diffusion model for robust multimodal alignment. These images exhibit greater texture diversity than CAD renderings due to the stochastic nature of the diffusion model. By refining the depth map projection pipeline and designing depth-specific prompts, OpenDlign leverages rich knowledge in pre-trained VLM for 3D representation learning with streamlined fine-tuning. Our experiments show that OpenDlign achieves high zero-shot and few-shot performance on diverse 3D tasks, despite only fine-tuning 6 million parameters on a limited ShapeNet dataset. In zero-shot classification, OpenDlign surpasses previous models by 8.0% on ModelNet40 and 16.4% on OmniObject3D. Additionally, using depth-aligned images for multimodal alignment consistently enhances the performance of other state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: 近年,視覚言語モデル(VLM)を用いた3Dポイントクラウドと画像テキスト情報との整合性を示すオープンワールド3D表現学習手法は,より優れた3Dゼロショット性能を示している。 しかし、このアライメントのためのCADレンダリング画像は、しばしばリアリズムやテクスチャの変化を欠き、アライメントの堅牢さを損なう。 さらに、3Dと2D事前学習データセットのボリューム差は、VLMの表現能力を3D学習に移行するための効果的な戦略の必要性を強調している。 本稿では,多モードアライメントのための拡散モデルから生成された奥行きアライメント画像を用いたオープンワールド3DモデルOpenDlignを提案する。 これらの画像は拡散モデルの確率的性質によりCADレンダリングよりも高いテクスチャ多様性を示す。 OpenDlignは、深度マッププロジェクションパイプラインを洗練し、深度固有のプロンプトを設計することで、3D表現学習のために訓練済みのVLMの豊富な知識を活用している。 実験の結果,OpenDlignは限られたShapeNetデータセット上で600万のパラメータのみを微調整したにもかかわらず,多様な3Dタスクにおいて高いゼロショットと少数ショットのパフォーマンスを実現していることがわかった。 ゼロショット分類では、OpenDlignはModelNet40で8.0%、OmniObject3Dで16.4%を上回っている。 さらに、マルチモーダルアライメントのための奥行きアライメント画像を使用することで、他の最先端モデルの性能が一貫して向上する。

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