論文の概要: Pic@Point: Cross-Modal Learning by Local and Global Point-Picture Correspondence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.09519v1
• Date: Sat, 12 Oct 2024 12:43:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 14:04:51.722406
• Title: Pic@Point: Cross-Modal Learning by Local and Global Point-Picture Correspondence
• Title（参考訳）: Pic@Point: ローカル・グローバル・ポイント・ピクチャー対応によるクロスモーダル・ラーニング
• Authors: Vencia Herzog, Stefan Suwelack,
• Abstract要約: 構造的2D-3D対応に基づく効果的なコントラスト学習手法であるPic@Pointを提案する。 我々は,意味的および文脈的知識に富んだイメージキューを活用して,ポイントクラウド表現のガイド信号を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Self-supervised pre-training has achieved remarkable success in NLP and 2D vision. However, these advances have yet to translate to 3D data. Techniques like masked reconstruction face inherent challenges on unstructured point clouds, while many contrastive learning tasks lack in complexity and informative value. In this paper, we present Pic@Point, an effective contrastive learning method based on structural 2D-3D correspondences. We leverage image cues rich in semantic and contextual knowledge to provide a guiding signal for point cloud representations at various abstraction levels. Our lightweight approach outperforms state-of-the-art pre-training methods on several 3D benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 自己監督型事前訓練はNLPと2Dビジョンにおいて顕著な成功を収めた。 しかし、これらの進歩は3Dデータにはまだ翻訳されていない。 マスクされた再構築のようなテクニックは、非構造的なポイントクラウドに固有の課題に直面しますが、多くの対照的な学習タスクは複雑さと情報的価値に欠けています。 本稿では,構造的2D-3D対応に基づく効果的なコントラスト学習手法であるPic@Pointを提案する。 我々は、意味と文脈の知識に富んだイメージキューを活用し、様々な抽象レベルでポイントクラウド表現のガイド信号を提供する。 我々の軽量なアプローチは、いくつかの3Dベンチマークで最先端の事前学習方法より優れています。

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