論文の概要: IPDN: Image-enhanced Prompt Decoding Network for 3D Referring Expression Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04995v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 06:20:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-10 14:00:28.136795
• Title: IPDN: Image-enhanced Prompt Decoding Network for 3D Referring Expression Segmentation
• Title（参考訳）: IPDN:3次元参照表現セグメンテーションのための画像強調プロンプトデコーディングネットワーク
• Authors: Qi Chen, Changli Wu, Jiayi Ji, Yiwei Ma, Danni Yang, Xiaoshuai Sun,
• Abstract要約: 3D参照式(3D-RES)は、所定の式に基づいてクラウドシーンをセグメント化することを目的としている。 既存の3D-RESアプローチでは、機能の曖昧さと意図の曖昧さという2つの大きな課題に直面している。 本稿では,画像強化型Prompt Decoding Network (IPDN)を導入し,モデルの推論能力を向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.714642487981358
• License:
• Abstract: 3D Referring Expression Segmentation (3D-RES) aims to segment point cloud scenes based on a given expression. However, existing 3D-RES approaches face two major challenges: feature ambiguity and intent ambiguity. Feature ambiguity arises from information loss or distortion during point cloud acquisition due to limitations such as lighting and viewpoint. Intent ambiguity refers to the model's equal treatment of all queries during the decoding process, lacking top-down task-specific guidance. In this paper, we introduce an Image enhanced Prompt Decoding Network (IPDN), which leverages multi-view images and task-driven information to enhance the model's reasoning capabilities. To address feature ambiguity, we propose the Multi-view Semantic Embedding (MSE) module, which injects multi-view 2D image information into the 3D scene and compensates for potential spatial information loss. To tackle intent ambiguity, we designed a Prompt-Aware Decoder (PAD) that guides the decoding process by deriving task-driven signals from the interaction between the expression and visual features. Comprehensive experiments demonstrate that IPDN outperforms the state-ofthe-art by 1.9 and 4.2 points in mIoU metrics on the 3D-RES and 3D-GRES tasks, respectively.
• Abstract（参考訳）: 3D参照式セグメンテーション(3D-RES)は、所定の式に基づいてクラウドシーンをセグメントすることを目的としている。 しかし、既存の3D-RESアプローチは2つの大きな課題に直面している。 特徴の曖昧さは、光や視点などの制限により、ポイントクラウドの取得中に情報損失や歪みによって生じる。 インテント曖昧性(Intent ambiguity)とは、デコードプロセス中にモデルが全てのクエリを平等に扱うことであり、トップダウンのタスク固有のガイダンスが欠如している。 本稿では,多視点画像とタスク駆動情報を活用した画像拡張型プロンプトデコーディングネットワーク(IPDN)を提案する。 特徴の曖昧さに対処するため,マルチビュー2次元画像情報を3次元シーンに注入し,空間情報損失を補うマルチビューセマンティック・エンベディング(MSE)モジュールを提案する。 意図のあいまいさに対処するために,タスク駆動型信号を表現と視覚的特徴の相互作用から導出し,デコードプロセスのガイドとなるPrompt-Aware Decoder (PAD) を設計した。 総合的な実験により、PDNは3D-RESと3D-GRESのタスクでmIoUの計測値において、それぞれ1.9と4.2の精度で最先端であることが示された。

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