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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.17467v2
• Date: Wed, 04 Jun 2025 11:12:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 16:24:48.77145
• 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: 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。 注目すべきは、手続き的に生成された3D形状から得られた3D表現は、意味的に認識可能な3Dモデルから学んだ最先端の3D表現と同等に実行されることである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.915871213703219
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• 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 the procedurally generated 3D shapes 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. We provide a detailed analysis on factors that make a good 3D procedural program. Extensive experiments further suggest that current self-supervised learning methods on point clouds do not rely on the semantics of 3D shapes, shedding light on the nature of 3D representations learned.
• 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、手続き的に生成された3D形状から学習した3D表現は、形状分類、部分分割、マスク付き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(例えば飛行機)から学習した最先端の3D表現と同等に実行される。 優れた3Dプロシージャプログラムを実現する要因を詳細に分析する。 さらに大規模な実験により、点雲上の現在の自己教師型学習法は、学習した3次元表現の性質に光を当てながら、三次元形状の意味に頼らないことが示唆された。

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