論文の概要: Improving 2D Feature Representations by 3D-Aware Fine-Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20229v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 17:59:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 12:45:22.709259
• Title: Improving 2D Feature Representations by 3D-Aware Fine-Tuning
• Title（参考訳）: 3次元ファインチューニングによる2次元特徴表現の改善
• Authors: Yuanwen Yue, Anurag Das, Francis Engelmann, Siyu Tang, Jan Eric Lenssen,
• Abstract要約: 現在の視覚基礎モデルは、構造化されていない2Dデータに基づいて純粋に訓練されている。 3次元認識データの微調整により,出現するセマンティックな特徴の質が向上することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.01280751430423
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current visual foundation models are trained purely on unstructured 2D data, limiting their understanding of 3D structure of objects and scenes. In this work, we show that fine-tuning on 3D-aware data improves the quality of emerging semantic features. We design a method to lift semantic 2D features into an efficient 3D Gaussian representation, which allows us to re-render them for arbitrary views. Using the rendered 3D-aware features, we design a fine-tuning strategy to transfer such 3D awareness into a 2D foundation model. We demonstrate that models fine-tuned in that way produce features that readily improve downstream task performance in semantic segmentation and depth estimation through simple linear probing. Notably, though fined-tuned on a single indoor dataset, the improvement is transferable to a variety of indoor datasets and out-of-domain datasets. We hope our study encourages the community to consider injecting 3D awareness when training 2D foundation models. Project page: https://ywyue.github.io/FiT3D.
• Abstract（参考訳）: 現在の視覚基礎モデルは、純粋な構造化されていない2Dデータに基づいて訓練され、オブジェクトやシーンの3D構造に対する理解が制限される。 本研究では,3次元認識データの微調整により,出現するセマンティックな特徴の質が向上することを示す。 セマンティックな2次元特徴を効率的な3次元ガウス表現へと持ち上げる手法を設計し、任意のビューのためにそれらを再レンダリングする。 レンダリングされた3D認識機能を用いて、そのような3D認識を2D基礎モデルに伝達するための微調整戦略を設計する。 この方法で微調整されたモデルが,単純な線形探索によるセマンティックセグメンテーションと深さ推定において,ダウンストリームタスク性能を容易に向上する機能を実現することを実証した。 特に、単一の屋内データセットで微調整されているが、改善はさまざまな屋内データセットや外部データセットに転送可能である。 我々は,2次元基礎モデルのトレーニングにおいて,コミュニティが3次元意識を注入することを検討することを奨励することを期待している。 プロジェクトページ: https://ywyue.github.io/FiT3D。

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