論文の概要: Learning 3D Representations from Procedural 3D Programs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17467v1
• Date: Mon, 25 Nov 2024 18:59:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-27 13:34:50.559209
• Title: Learning 3D Representations from Procedural 3D Programs
• Title（参考訳）: 手続き型3Dプログラムから3D表現を学ぶ
• Authors: Xuweiyi Chen, Zezhou Cheng,
• Abstract要約: 自己教師付き学習は、ラベルのない3Dポイントクラウドから転送可能な3D表現を取得するための有望なアプローチとして登場した。 簡単なプリミティブと拡張を使って3次元形状を自動的に生成する手続き型3Dプログラムから3次元表現を学習する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.915871213703219
• License:
• Abstract: Self-supervised learning has emerged as a promising approach for acquiring transferable 3D representations from unlabeled 3D point clouds. Unlike 2D images, which are widely accessible, acquiring 3D assets requires specialized expertise or professional 3D scanning equipment, making it difficult to scale and raising copyright concerns. To address these challenges, we propose learning 3D representations from procedural 3D programs that automatically generate 3D shapes using simple primitives and augmentations. Remarkably, despite lacking semantic content, the 3D representations learned from this synthesized dataset perform on par with state-of-the-art representations learned from semantically recognizable 3D models (e.g., airplanes) across various downstream 3D tasks, including shape classification, part segmentation, and masked point cloud completion. Our analysis further suggests that current self-supervised learning methods primarily capture geometric structures rather than high-level semantics.
• Abstract（参考訳）: 自己教師付き学習は、ラベルのない3Dポイントクラウドから転送可能な3D表現を取得するための有望なアプローチとして登場した。 広くアクセス可能な2D画像とは異なり、3Dの資産を取得するには専門の専門知識や専門的な3Dスキャン装置が必要である。 これらの課題に対処するために,簡単なプリミティブと拡張を用いて3次元形状を自動的に生成する手続き型3Dプログラムから3次元表現の学習を提案する。 セマンティックな内容の欠如にもかかわらず、この合成データセットから得られた3D表現は、形状分類、部分分割、マスクされた点雲の完成を含む様々な下流3Dタスクにおいて、意味的に認識可能な3Dモデル(例:飛行機)から学んだ最先端の表現と同等に実行される。 さらに,従来の自己教師付き学習手法は,高レベルの意味論ではなく,幾何学的構造を主に捉えていることが示唆された。

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