論文の概要: Multi-modal Relation Distillation for Unified 3D Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14007v2
• Date: Wed, 18 Sep 2024 06:39:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-19 22:42:16.609551
• Title: Multi-modal Relation Distillation for Unified 3D Representation Learning
• Title（参考訳）: 統一3次元表現学習のためのマルチモーダル関係蒸留
• Authors: Huiqun Wang, Yiping Bao, Panwang Pan, Zeming Li, Xiao Liu, Ruijie Yang, Di Huang,
• Abstract要約: マルチモーダルリレーショナル蒸留(Multi-modal Relation Distillation、MRD)は、3次元バックボーンに再生可能な大型ビジョンランゲージモデル(VLM)を蒸留するために設計された3次元事前学習フレームワークである。 MRDは、各モダリティ内の関係と異なるモダリティ間の相互関係をキャプチャし、より差別的な3D形状表現を作り出すことを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.942281325891226
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent advancements in multi-modal pre-training for 3D point clouds have demonstrated promising results by aligning heterogeneous features across 3D shapes and their corresponding 2D images and language descriptions. However, current straightforward solutions often overlook intricate structural relations among samples, potentially limiting the full capabilities of multi-modal learning. To address this issue, we introduce Multi-modal Relation Distillation (MRD), a tri-modal pre-training framework, which is designed to effectively distill reputable large Vision-Language Models (VLM) into 3D backbones. MRD aims to capture both intra-relations within each modality as well as cross-relations between different modalities and produce more discriminative 3D shape representations. Notably, MRD achieves significant improvements in downstream zero-shot classification tasks and cross-modality retrieval tasks, delivering new state-of-the-art performance.
• Abstract（参考訳）: 近年の3次元点雲のマルチモーダル事前訓練の進歩は、3次元形状とそれに対応する2次元画像と言語記述に異質な特徴を整合させることによって有望な結果を示した。 しかし、現在の単純解はしばしばサンプル間の複雑な構造関係を見落とし、多モード学習の完全な能力を制限する可能性がある。 この問題を解決するために,3次元バックボーンに再生可能な大型ビジョンランゲージモデル(VLM)を効果的に蒸留する3次元事前学習フレームワークであるMulti-modal Relation Distillation (MRD)を導入する。 MRDは、各モダリティ内の関係と異なるモダリティ間の相互関係をキャプチャし、より差別的な3D形状表現を作り出すことを目的としている。 特に、MDDは、下流のゼロショット分類タスクとモダリティ横断検索タスクの大幅な改善を実現し、新しい最先端のパフォーマンスを提供する。

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