論文の概要: MICAS: Multi-grained In-Context Adaptive Sampling for 3D Point Cloud Processing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16773v2
- Date: Wed, 27 Nov 2024 07:45:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-12-02 11:38:20.799368
- Title: MICAS: Multi-grained In-Context Adaptive Sampling for 3D Point Cloud Processing
- Title(参考訳): MICAS: 3Dポイントクラウド処理のためのマルチグラデーションインコンテキスト適応サンプリング
- Authors: Feifei Shao, Ping Liu, Zhao Wang, Yawei Luo, Hongwei Wang, Jun Xiao,
- Abstract要約: ポイントクラウド処理(PCP)は、再構築、復調、登録、セグメンテーションといったタスクを含む。
In-context Learning (ICL)は、タスク固有のデモプロンプトを持つ単一のモデルを使用することで、タスク間での約束を示す。
我々は,PCPに適した多粒度適応サンプリング機構を備えた高度なICLフレームワークであるMICASを提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 22.12826277312152
- License:
- Abstract: Point cloud processing (PCP) encompasses tasks like reconstruction, denoising, registration, and segmentation, each often requiring specialized models to address unique task characteristics. While in-context learning (ICL) has shown promise across tasks by using a single model with task-specific demonstration prompts, its application to PCP reveals significant limitations. We identify inter-task and intra-task sensitivity issues in current ICL methods for PCP, which we attribute to inflexible sampling strategies lacking context adaptation at the point and prompt levels. To address these challenges, we propose MICAS, an advanced ICL framework featuring a multi-grained adaptive sampling mechanism tailored for PCP. MICAS introduces two core components: task-adaptive point sampling, which leverages inter-task cues for point-level sampling, and query-specific prompt sampling, which selects optimal prompts per query to mitigate intra-task sensitivity. To our knowledge, this is the first approach to introduce adaptive sampling tailored to the unique requirements of point clouds within an ICL framework. Extensive experiments show that MICAS not only efficiently handles various PCP tasks but also significantly outperforms existing methods. Notably, it achieves a remarkable $4.1\%$ improvement in the part segmentation task and delivers consistent gains across various PCP applications.
- Abstract(参考訳): ポイントクラウド処理(PCP)は、復元、復調、登録、セグメンテーションといったタスクを包含する。
In-context Learning (ICL)はタスク固有のデモンストレーションプロンプトを持つ単一モデルを使用することでタスク間の約束を示すが、PCPへの適用には重大な制限がある。
我々は,PCPの現在のICL法におけるタスク間感度問題とタスク内感度問題を特定し,その原因は,その点における文脈適応に欠ける非フレキシブルサンプリング戦略とプロンプトレベルである。
これらの課題に対処するために,PCPに適した多粒度適応型サンプリング機構を備えた高度なICLフレームワークであるMICASを提案する。
MICASは、ポイントレベルのサンプリングにタスク間キューを活用するタスク適応型ポイントサンプリングと、タスク内の感度を緩和するためにクエリ毎の最適なプロンプトを選択するクエリ固有プロンプトサンプリングの2つのコアコンポーネントを導入している。
我々の知る限り、ICLフレームワーク内のポイントクラウドのユニークな要求に合わせて適応サンプリングを導入する最初のアプローチである。
大規模な実験により、MICASは様々なPCPタスクを効率的に処理するだけでなく、既存の手法よりも優れていることが示された。
特に、パートセグメンテーションタスクで4.1\%の大幅な改善を達成し、様々なPCPアプリケーションに一貫した利益をもたらす。
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