論文の概要: MeshSegmenter: Zero-Shot Mesh Semantic Segmentation via Texture Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.13675v2
- Date: Tue, 23 Jul 2024 08:47:34 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-24 12:19:26.377168
- Title: MeshSegmenter: Zero-Shot Mesh Semantic Segmentation via Texture Synthesis
- Title（参考訳）: MeshSegmenter: テクスチャ合成によるゼロショットメッシュセマンティックセマンティックセグメンテーション
- Authors: Ziming Zhong, Yanxu Xu, Jing Li, Jiale Xu, Zhengxin Li, Chaohui Yu, Shenghua Gao,
- Abstract要約: MeshSegmenterは、ゼロショット3Dセマンティックセグメンテーション用に設計されたフレームワークである。
さまざまなメッシュとセグメント記述の正確な3Dセグメンテーションを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.703204488877038
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We present MeshSegmenter, a simple yet effective framework designed for zero-shot 3D semantic segmentation. This model successfully extends the powerful capabilities of 2D segmentation models to 3D meshes, delivering accurate 3D segmentation across diverse meshes and segment descriptions. Specifically, our model leverages the Segment Anything Model (SAM) model to segment the target regions from images rendered from the 3D shape. In light of the importance of the texture for segmentation, we also leverage the pretrained stable diffusion model to generate images with textures from 3D shape, and leverage SAM to segment the target regions from images with textures. Textures supplement the shape for segmentation and facilitate accurate 3D segmentation even in geometrically non-prominent areas, such as segmenting a car door within a car mesh. To achieve the 3D segments, we render 2D images from different views and conduct segmentation for both textured and untextured images. Lastly, we develop a multi-view revoting scheme that integrates 2D segmentation results and confidence scores from various views onto the 3D mesh, ensuring the 3D consistency of segmentation results and eliminating inaccuracies from specific perspectives. Through these innovations, MeshSegmenter offers stable and reliable 3D segmentation results both quantitatively and qualitatively, highlighting its potential as a transformative tool in the field of 3D zero-shot segmentation. The code is available at \url{https://github.com/zimingzhong/MeshSegmenter}.
- Abstract（参考訳）: ゼロショット3Dセマンティックセグメンテーション用に設計されたシンプルで効果的なフレームワークであるMeshSegmenterを提案する。
このモデルは、2Dセグメンテーションモデルの強力な能力を3Dメッシュに拡張し、さまざまなメッシュとセグメント記述の正確な3Dセグメンテーションを実現する。
具体的には,Segment Anything Model(SAM)モデルを用いて,対象領域を3次元形状から描画した画像から分割する。
セグメンテーションにおけるテクスチャの重要性を鑑み,事前訓練した安定拡散モデルを用いて3次元形状のテクスチャ画像を生成し,SAMを利用してテクスチャ画像からターゲット領域をセグメンテーションする。
テクスチャはセグメンテーションの形状を補い、カーメッシュ内の車のドアをセグメンテーションするなど、幾何学的に不明瞭な領域でも正確な3Dセグメンテーションを促進する。
3Dセグメントを実現するために、異なるビューから2D画像を描画し、テクスチャ化された画像と非テクスチャ化された画像の両方に対してセグメンテーションを行う。
最後に,2次元セグメンテーション結果と様々なビューからの信頼スコアを3次元メッシュに統合し,セグメンテーション結果の3次元一貫性を確保し,特定の視点からの不正確さを解消する多視点リボッティング手法を開発した。
これらのイノベーションを通じて、MeshSegmenterは安定的で信頼性の高い3Dセグメンテーションの結果を定量的かつ質的に提供し、3Dゼロショットセグメンテーションの分野におけるトランスフォーメーションツールとしての可能性を強調している。
コードは \url{https://github.com/zimingzhong/MeshSegmenter} で公開されている。
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