論文の概要: SimC3D: A Simple Contrastive 3D Pretraining Framework Using RGB Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.05274v1
• Date: Fri, 06 Dec 2024 18:59:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-09 15:55:57.937792
• Title: SimC3D: A Simple Contrastive 3D Pretraining Framework Using RGB Images
• Title（参考訳）: SimC3D:RGB画像を用いたシンプルなコントラスト3D事前学習フレームワーク
• Authors: Jiahua Dong, Tong Wu, Rui Qian, Jiaqi Wang,
• Abstract要約: SimC3Dは、純粋なRGB画像データからバックボーンを事前学習するための3Dコントラスト学習フレームワークである。 従来のマルチモーダルフレームワークは、追加の2Dバックボーンを利用することで、2Dプリトレーニングを容易にする。 SimC3Dは2Dの位置埋め込みを強い対照的な目的として直接利用し、2Dバックボーンの必要性を排除している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.69443644770913
• License:
• Abstract: The 3D contrastive learning paradigm has demonstrated remarkable performance in downstream tasks through pretraining on point cloud data. Recent advances involve additional 2D image priors associated with 3D point clouds for further improvement. Nonetheless, these existing frameworks are constrained by the restricted range of available point cloud datasets, primarily due to the high costs of obtaining point cloud data. To this end, we propose SimC3D, a simple but effective 3D contrastive learning framework, for the first time, pretraining 3D backbones from pure RGB image data. SimC3D performs contrastive 3D pretraining with three appealing properties. (1) Pure image data: SimC3D simplifies the dependency of costly 3D point clouds and pretrains 3D backbones using solely RBG images. By employing depth estimation and suitable data processing, the monocular synthesized point cloud shows great potential for 3D pretraining. (2) Simple framework: Traditional multi-modal frameworks facilitate 3D pretraining with 2D priors by utilizing an additional 2D backbone, thereby increasing computational expense. In this paper, we empirically demonstrate that the primary benefit of the 2D modality stems from the incorporation of locality information. Inspired by this insightful observation, SimC3D directly employs 2D positional embeddings as a stronger contrastive objective, eliminating the necessity for 2D backbones and leading to considerable performance improvements. (3) Strong performance: SimC3D outperforms previous approaches that leverage ground-truth point cloud data for pretraining in various downstream tasks. Furthermore, the performance of SimC3D can be further enhanced by combining multiple image datasets, showcasing its significant potential for scalability. The code will be available at https://github.com/Dongjiahua/SimC3D.
• Abstract（参考訳）: 3Dコントラスト学習パラダイムは、ポイントクラウドデータの事前学習を通じて、下流タスクにおいて顕著なパフォーマンスを示した。 最近の進歩には、さらなる改善のために、3Dポイントクラウドに関連する2D画像の事前処理が含まれる。 それにもかかわらず、これらの既存のフレームワークは、利用可能なポイントクラウドデータセットの制限範囲によって制約されている。 そこで本研究では,RGB画像データから3Dバックボーンを事前学習する,シンプルだが効果的な3Dコントラスト学習フレームワークであるSimC3Dを提案する。 SimC3Dは3つの魅力的な特性を持つ対照的な3Dプリトレーニングを実行する。 1)純画像データ:SimC3Dは費用のかかる3D点雲の依存関係を単純化し,RBG画像のみを用いて3Dバックボーンを事前訓練する。 深度推定と適切なデータ処理を用いることで、単分子合成点雲は3次元事前学習に大きな可能性を示す。 2) 単純なフレームワーク: 従来のマルチモーダルフレームワークは, 2次元バックボーンを付加することにより, 2次元事前学習を容易にし, 計算コストを増大させる。 本稿では,2次元モダリティの第一の利点が局所性情報の導入に起因することを実証的に示す。 この洞察力にインスパイアされたSimC3Dは、2Dの位置埋め込みを強いコントラストの目的として直接採用し、2Dバックボーンの必要性を排除し、大幅な性能改善を実現している。 (3) 強靭な性能:SimC3Dは、様々な下流タスクで事前トレーニングを行うために、地平線点クラウドデータを利用する従来のアプローチより優れている。 さらに、複数の画像データセットを組み合わせることで、SimC3Dの性能をさらに向上することができる。 コードはhttps://github.com/Dongjiahua/SimC3Dで入手できる。

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)
• Adapt PointFormer: 3D Point Cloud Analysis via Adapting 2D Visual Transformers [38.08724410736292]
  本稿では,3次元ポイントクラウド解析の課題を達成するために,2次元事前知識を持つ事前学習モデルの活用を試みる。 本稿では,適応ポイントフォーマー (APF) を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-18T06:32:45Z)
• Leveraging Large-Scale Pretrained Vision Foundation Models for Label-Efficient 3D Point Cloud Segmentation [67.07112533415116]
  本稿では3Dポイントクラウドセグメンテーションタスクに様々な基礎モデルを適用する新しいフレームワークを提案する。 我々のアプローチでは、異なる大きな視覚モデルを用いて2次元セマンティックマスクの初期予測を行う。 本研究では,ロバストな3Dセマンティックな擬似ラベルを生成するために,投票による全ての結果を効果的に組み合わせたセマンティックなラベル融合戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-03T15:41:15Z)
• 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)
• Take-A-Photo: 3D-to-2D Generative Pre-training of Point Cloud Models [97.58685709663287]
  生成事前学習は、2次元視覚における基本モデルの性能を高めることができる。 3Dビジョンでは、トランスフォーマーベースのバックボーンの過度な信頼性と、点雲の秩序のない性質により、生成前のトレーニングのさらなる発展が制限されている。 本稿では,任意の点クラウドモデルに適用可能な3D-to-2D生成事前学習法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-27T16:07:03Z)
• Video Pretraining Advances 3D Deep Learning on Chest CT Tasks [63.879848037679224]
  大規模自然画像分類データセットの事前学習は、データスカース2D医療タスクのモデル開発に役立っている。 これらの2Dモデルは、3Dコンピュータビジョンベンチマークで3Dモデルに勝っている。 3Dモデルのためのビデオ事前トレーニングにより、より小さなデータセットでより高性能な3D医療タスクを実現することができることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-02T14:46:58Z)
• 3D Point Cloud Pre-training with Knowledge Distillation from 2D Images [128.40422211090078]
  本稿では,2次元表現学習モデルから直接知識を取得するために,3次元ポイントクラウド事前学習モデルの知識蒸留手法を提案する。 具体的には、3Dポイントクラウドから概念特徴を抽出し、2D画像からの意味情報と比較するクロスアテンション機構を提案する。 このスキームでは,2次元教師モデルに含まれるリッチな情報から,クラウド事前学習モデルを直接学習する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-17T23:21:04Z)
• Data Efficient 3D Learner via Knowledge Transferred from 2D Model [30.077342050473515]
  我々は、RGB-D画像を介して強力な2Dモデルから知識を伝達することで、3Dタスクのデータ不足に対処する。 擬似ラベルを用いたRGB-D画像の強化には,2次元画像の強いセマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティクス・モデルを用いる。 提案手法は,3次元ラベルの効率向上に適した既存の最先端技術よりも優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-16T09:14:44Z)

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。