論文の概要: 3x2: 3D Object Part Segmentation by 2D Semantic Correspondences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09648v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 19:08:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 21:28:05.274640
• Title: 3x2: 3D Object Part Segmentation by 2D Semantic Correspondences
• Title（参考訳）: 3x2:2次元意味対応による3次元オブジェクト部分分割
• Authors: Anh Thai, Weiyao Wang, Hao Tang, Stefan Stojanov, Matt Feiszli, James M. Rehg,
• Abstract要約: 本稿では,いくつかのアノテーション付き3D形状やリッチアノテーション付き2Dデータセットを活用して3Dオブジェクト部分のセグメンテーションを実現することを提案する。 我々は,様々な粒度レベルのベンチマークでSOTA性能を実現する3-By-2という新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.99493183183571
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D object part segmentation is essential in computer vision applications. While substantial progress has been made in 2D object part segmentation, the 3D counterpart has received less attention, in part due to the scarcity of annotated 3D datasets, which are expensive to collect. In this work, we propose to leverage a few annotated 3D shapes or richly annotated 2D datasets to perform 3D object part segmentation. We present our novel approach, termed 3-By-2 that achieves SOTA performance on different benchmarks with various granularity levels. By using features from pretrained foundation models and exploiting semantic and geometric correspondences, we are able to overcome the challenges of limited 3D annotations. Our approach leverages available 2D labels, enabling effective 3D object part segmentation. Our method 3-By-2 can accommodate various part taxonomies and granularities, demonstrating interesting part label transfer ability across different object categories. Project website: \url{https://ngailapdi.github.io/projects/3by2/}.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト部分のセグメンテーションはコンピュータビジョンアプリケーションに不可欠である。 2Dオブジェクト部分のセグメンテーションでかなりの進歩があったが、この3Dデータセットは、収集に費用がかかる注釈付き3Dデータセットが不足しているため、あまり注目されていない。 本研究では,いくつかの注釈付き3次元形状やリッチな注釈付き2次元データセットを活用して3次元オブジェクト部分分割を実現することを提案する。 我々は,様々な粒度レベルのベンチマークでSOTA性能を実現する3-By-2という新しい手法を提案する。 事前訓練された基礎モデルの特徴を利用し,意味的および幾何学的対応を活用することで,限られた3次元アノテーションの課題を克服することができる。 提案手法は利用可能な2次元ラベルを活用し,有効3次元オブジェクト部分分割を実現する。 提案手法は,3-By-2で様々な分類・粒度に対応可能であり,異なる対象カテゴリにまたがる興味深い部分ラベル転送能力を示す。 プロジェクトウェブサイト: \url{https://ngailapdi.github.io/projects/3by2/}

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