論文の概要: 3D Scene Graph Guided Vision-Language Pre-training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.18666v1
• Date: Wed, 27 Nov 2024 16:10:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-02 15:20:31.473541
• Title: 3D Scene Graph Guided Vision-Language Pre-training
• Title（参考訳）: 3D Scene Graph ガイドによる視線の事前学習
• Authors: Hao Liu, Yanni Ma, Yan Liu, Haihong Xiao, Ying He,
• Abstract要約: 3次元視覚言語推論(VL)は、3次元物理世界を自然言語記述で橋渡しする可能性から注目されている。 既存のアプローチは通常、タスク固有の高度に専門化されたパラダイムに従う。 本稿では,3次元シーングラフ誘導型視覚言語事前学習フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.131667398927394
• License:
• Abstract: 3D vision-language (VL) reasoning has gained significant attention due to its potential to bridge the 3D physical world with natural language descriptions. Existing approaches typically follow task-specific, highly specialized paradigms. Therefore, these methods focus on a limited range of reasoning sub-tasks and rely heavily on the hand-crafted modules and auxiliary losses. This highlights the need for a simpler, unified and general-purpose model. In this paper, we leverage the inherent connection between 3D scene graphs and natural language, proposing a 3D scene graph-guided vision-language pre-training (VLP) framework. Our approach utilizes modality encoders, graph convolutional layers and cross-attention layers to learn universal representations that adapt to a variety of 3D VL reasoning tasks, thereby eliminating the need for task-specific designs. The pre-training objectives include: 1) Scene graph-guided contrastive learning, which leverages the strong correlation between 3D scene graphs and natural language to align 3D objects with textual features at various fine-grained levels; and 2) Masked modality learning, which uses cross-modality information to reconstruct masked words and 3D objects. Instead of directly reconstructing the 3D point clouds of masked objects, we use position clues to predict their semantic categories. Extensive experiments demonstrate that our pre-training model, when fine-tuned on several downstream tasks, achieves performance comparable to or better than existing methods in tasks such as 3D visual grounding, 3D dense captioning, and 3D question answering.
• Abstract（参考訳）: 3次元視覚言語推論(VL)は、3次元物理世界を自然言語記述で橋渡しする可能性から注目されている。 既存のアプローチは通常、タスク固有の高度に専門化されたパラダイムに従う。 そのため、これらの手法はサブタスクの限定的な推論に重点を置いており、手作りのモジュールと補助的な損失に大きく依存している。 これは、シンプルで統一的で汎用的なモデルの必要性を強調します。 本稿では,3次元シーングラフと自然言語の関連性を生かし,VLP(Voice-Guided Vision-Language Pre-training)フレームワークを提案する。 提案手法は,多種多様な3次元VL推論タスクに適応する普遍表現を学習するために,モダリティエンコーダ,グラフ畳み込み層,クロスアテンション層を利用する。 事前訓練の対象は以下のとおりである。 1)3次元シーングラフと自然言語の強い相関を生かしたシーングラフ誘導型コントラスト学習 2)マスク付き単語と3Dオブジェクトを再構成するために,相互モダリティ情報を用いたマスケモダリティ学習を行う。 マスクされた物体の3次元点雲を直接再構成する代わりに、位置手がかりを用いてそれらの意味圏を予測する。 広範囲な実験により、我々の事前学習モデルは、複数の下流タスクを微調整すると、既存の3次元視覚的グラウンド、3D密接なキャプション、および3D質問応答といったタスクの手法に匹敵する性能を達成できることが示された。

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