論文の概要: CompetitorFormer: Competitor Transformer for 3D Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14179v1
• Date: Thu, 21 Nov 2024 14:40:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-22 15:18:58.252932
• Title: CompetitorFormer: Competitor Transformer for 3D Instance Segmentation
• Title（参考訳）: CompetitorFormer: 3DインスタンスセグメンテーションのためのCompetitor Transformer
• Authors: Duanchu Wang, Jing Liu, Haoran Gong, Yinghui Quan, Di Wang,
• Abstract要約: トランスフォーマーベースの手法が3Dインスタンスセグメンテーションの主要なアプローチとなっている。 現在のモデルは、シーン内に存在するインスタンスよりも、固定的で高いクエリを使用する。 このようなインスタンスでは、複数のクエリが同じインスタンスを予測しますが、最終的には1つのクエリのみが最適化されます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.201162826445252
• License:
• Abstract: Transformer-based methods have become the dominant approach for 3D instance segmentation. These methods predict instance masks via instance queries, ranking them by classification confidence and IoU scores to select the top prediction as the final outcome. However, it has been observed that the current models employ a fixed and higher number of queries than the instances present within a scene. In such instances, multiple queries predict the same instance, yet only a single query is ultimately optimized. The close scores of queries in the lower-level decoders make it challenging for the dominant query to distinguish itself rapidly, which ultimately impairs the model's accuracy and convergence efficiency. This phenomenon is referred to as inter-query competition. To address this challenge, we put forth a series of plug-and-play competition-oriented designs, collectively designated as the CompetitorFormer, with the aim of reducing competition and facilitating a dominant query. Experiments showed that integrating our designs with state-of-the-art frameworks consistently resulted in significant performance improvements in 3D instance segmentation across a range of datasets.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの手法が3Dインスタンスセグメンテーションの主要なアプローチとなっている。 これらの手法は、インスタンスクエリを介してインスタンスマスクを予測し、それらを分類信頼度とIoUスコアでランク付けし、最終結果としてトップ予測を選択する。 しかし,現在のモデルでは,シーン内に存在するインスタンスよりも,一定のクエリ数が多いことが確認されている。 このようなインスタンスでは、複数のクエリが同じインスタンスを予測しますが、最終的には1つのクエリのみが最適化されます。 低レベルのデコーダにおけるクエリのクローズスコアは、支配的なクエリが自身を迅速に区別することを難しくし、最終的にはモデルの精度と収束効率を損なう。 この現象をインタークエリ競技(inter-query competition)と呼ぶ。 この課題に対処するため,コンペティタフォーマーと呼ばれる一連のコンペティタ指向の設計を行い,コンペティタを削減し,支配的なクエリを容易にすることを目的とした。 実験の結果、設計を最先端のフレームワークに統合すると、さまざまなデータセットにわたる3Dインスタンスのセグメンテーションにおいて、パフォーマンスが大幅に向上することがわかった。

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