論文の概要: BIP3D: Bridging 2D Images and 3D Perception for Embodied Intelligence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.14869v1
• Date: Fri, 22 Nov 2024 11:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-25 15:04:30.185588
• Title: BIP3D: Bridging 2D Images and 3D Perception for Embodied Intelligence
• Title（参考訳）: BIP3D: 身体情報のための2D画像と3D知覚のブリッジ
• Authors: Xuewu Lin, Tianwei Lin, Lichao Huang, Hongyu Xie, Zhizhong Su,
• Abstract要約: 画像中心の3次元知覚モデルBIP3Dを導入し,点中心の手法の限界を克服する。 我々は、事前学習された2次元視覚基盤モデルを利用して意味理解を強化し、空間理解を改善するために空間拡張モジュールを導入する。 我々の実験では、BIP3Dは、EmbodiedScanベンチマークで現在の最先端結果より優れており、3D検出タスクでは5.69%、視覚的グラウンドタスクでは15.25%の改善が達成されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.91274849875519
• License:
• Abstract: In embodied intelligence systems, a key component is 3D perception algorithm, which enables agents to understand their surrounding environments. Previous algorithms primarily rely on point cloud, which, despite offering precise geometric information, still constrain perception performance due to inherent sparsity, noise, and data scarcity. In this work, we introduce a novel image-centric 3D perception model, BIP3D, which leverages expressive image features with explicit 3D position encoding to overcome the limitations of point-centric methods. Specifically, we leverage pre-trained 2D vision foundation models to enhance semantic understanding, and introduce a spatial enhancer module to improve spatial understanding. Together, these modules enable BIP3D to achieve multi-view, multi-modal feature fusion and end-to-end 3D perception. In our experiments, BIP3D outperforms current state-of-the-art results on the EmbodiedScan benchmark, achieving improvements of 5.69% in the 3D detection task and 15.25% in the 3D visual grounding task.
• Abstract（参考訳）: インボディードインテリジェンスシステムでは、エージェントが周囲の環境を理解することができる3D知覚アルゴリズムが重要な要素である。 従来のアルゴリズムは主にポイントクラウドに依存しており、正確な幾何学的情報を提供するが、固有の空間性、ノイズ、データ不足のために知覚性能を制限している。 本研究では,画像中心の3次元知覚モデルBIP3Dを提案する。 具体的には、事前学習された2次元視覚基盤モデルを利用して意味理解を強化し、空間理解を改善するために空間エンハンサーモジュールを導入する。 これらのモジュールによって、BIP3Dはマルチビューでマルチモーダルな特徴融合とエンドツーエンドの3D知覚を実現することができる。 我々の実験では、BIP3Dは、EmbodiedScanベンチマークで現在の最先端結果より優れており、3D検出タスクでは5.69%、視覚的グラウンドタスクでは15.25%の改善が達成されている。

関連論文リスト

• ImOV3D: Learning Open-Vocabulary Point Clouds 3D Object Detection from Only 2D Images [19.02348585677397]
  Open-vocabulary 3D object Detection (OV-3Det) は、トレーニングフェーズ中にラベル付けされたベースカテゴリの限られた数を超えて一般化することを目的としている。 最大のボトルネックは、注釈付き3Dデータの不足であるのに対して、2D画像データセットは豊富で豊富な注釈付きである。 画像と点雲(PC)の両方を含む擬似マルチモーダル表現を利用してモダリティギャップを埋める新しいフレームワークImOV3Dを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-31T15:02:05Z)
• LLMI3D: Empowering LLM with 3D Perception from a Single 2D Image [72.14973729674995]
  現在の3D認識手法、特に小さなモデルでは、論理的推論、質問応答、オープンシナリオカテゴリの処理に苦労している。 空間的特徴抽出のための空間的局所特徴抽出法,精密な幾何回帰のための3次元問合せ情報復号法,カメラ焦点長変動に対する幾何学投影に基づく3次元推論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-14T10:00:16Z)
• 3DiffTection: 3D Object Detection with Geometry-Aware Diffusion Features [70.50665869806188]
  3DiffTectionは、単一の画像から3Dオブジェクトを検出する最先端の方法である。 拡散モデルを微調整し、単一の画像に条件付けされた新しいビュー合成を行う。 さらに、検出監視により、ターゲットデータ上でモデルをトレーニングする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-07T23:46:41Z)
• PonderV2: Pave the Way for 3D Foundation Model with A Universal Pre-training Paradigm [114.47216525866435]
  本稿では,効率的な3D表現の獲得を容易にするために,新しいユニバーサル3D事前学習フレームワークを提案する。 PonderV2は、11の室内および屋外ベンチマークで最先端のパフォーマンスを達成したことで、その効果が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-12T17:59:57Z)
• SOGDet: Semantic-Occupancy Guided Multi-view 3D Object Detection [19.75965521357068]
  本稿では,SOGDet(Semantic-Occupancy Guided Multi-view Object Detection)と呼ばれる新しい手法を提案する。 以上の結果から,SOGDet は nuScenes Detection Score (NDS) と平均平均精度 (mAP) の3つのベースライン法の性能を一貫して向上させることがわかった。 これは、3Dオブジェクト検出と3Dセマンティック占有の組み合わせが、3D環境をより包括的に認識し、より堅牢な自律運転システムの構築を支援することを示唆している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-26T07:38:21Z)
• Multi-View Representation is What You Need for Point-Cloud Pre-Training [22.55455166875263]
  本稿では,事前学習した2次元ネットワークを利用して3次元表現を学習するポイントクラウド事前学習手法を提案する。 我々は,新しい2次元知識伝達損失の助けを借りて,3次元特徴抽出ネットワークを訓練する。 実験結果から,事前学習したモデルを様々な下流タスクに転送できることが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-05T03:14:54Z)
• Learning Ego 3D Representation as Ray Tracing [42.400505280851114]
  我々は、制約のないカメラビューからエゴ3D表現学習のための新しいエンドツーエンドアーキテクチャを提案する。 レイトレーシングの原理にインスパイアされた我々は、学習可能なエゴ3D表現として「虚視」の偏極格子を設計する。 我々のモデルはすべての最先端の代替品を著しく上回ります。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-08T17:55:50Z)
• RiCS: A 2D Self-Occlusion Map for Harmonizing Volumetric Objects [68.85305626324694]
  カメラ空間における光マーチング (RiCS) は、3次元における前景物体の自己閉塞を2次元の自己閉塞マップに表現する新しい手法である。 表現マップは画像の質を高めるだけでなく,時間的コヒーレントな複雑な影効果をモデル化できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-14T05:35:35Z)
• Voxel-based 3D Detection and Reconstruction of Multiple Objects from a Single Image [22.037472446683765]
  入力画像から3次元特徴持ち上げ演算子を用いて3次元シーン空間に整合した3次元ボクセル特徴の正規格子を学習する。 この3Dボクセルの特徴に基づき,新しいCenterNet-3D検出ヘッドは3D空間におけるキーポイント検出として3D検出を定式化する。 我々は、粗度ボキセル化や、新しい局所PCA-SDF形状表現を含む、効率的な粗度から細度の再構成モジュールを考案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-04T18:30:37Z)
• 3D-to-2D Distillation for Indoor Scene Parsing [78.36781565047656]
  大規模3次元データリポジトリから抽出した3次元特徴を有効活用し,RGB画像から抽出した2次元特徴を向上する手法を提案する。 まず,事前学習した3Dネットワークから3D知識を抽出して2Dネットワークを監督し,トレーニング中の2D特徴からシミュレーションされた3D特徴を学習する。 次に,2次元の正規化方式を設計し,2次元特徴と3次元特徴のキャリブレーションを行った。 第3に,非ペアの3dデータを用いたトレーニングのフレームワークを拡張するために,意味を意識した対向的トレーニングモデルを設計した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-06T02:22:24Z)
• DSGN: Deep Stereo Geometry Network for 3D Object Detection [79.16397166985706]
  画像ベースとLiDARベースの3Dオブジェクト検出器の間には大きなパフォーマンスギャップがある。 我々の手法であるDeep Stereo Geometry Network (DSGN)は,このギャップを著しく低減する。 初めて、シンプルで効果的な1段ステレオベースの3D検出パイプラインを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-10T11:44:37Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。