論文の概要: Towards Training-Free Open-World Classification with 3D Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17547v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 10:32:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:53:59.482860
• Title: Towards Training-Free Open-World Classification with 3D Generative Models
• Title（参考訳）: 3次元生成モデルを用いた学習自由なオープンワールド分類を目指して
• Authors: Xinzhe Xia, Weiguang Zhao, Yuyao Yan, Guanyu Yang, Rui Zhang, Kaizhu Huang, Xi Yang,
• Abstract要約: 我々は3次元オープンワールド分類のための3次元生成モデルの先駆的な探索を行っている。 また、回転不変の特徴抽出器を製作する。 この革新的なシナジーは、トレーニングなし、オープンカテゴリ、ポーズ不変の利点を、私たちのパイプラインに与えます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.81198287162629
• License:
• Abstract: 3D open-world classification is a challenging yet essential task in dynamic and unstructured real-world scenarios, requiring both open-category and open-pose recognition. To address these challenges, recent wisdom often takes sophisticated 2D pre-trained models to provide enriched and stable representations. However, these methods largely rely on how 3D objects can be projected into 2D space, which is unfortunately not well solved, and thus significantly limits their performance. Unlike these present efforts, in this paper we make a pioneering exploration of 3D generative models for 3D open-world classification. Drawing on abundant prior knowledge from 3D generative models, we additionally craft a rotation-invariant feature extractor. This innovative synergy endows our pipeline with the advantages of being training-free, open-category, and pose-invariant, thus well suited to 3D open-world classification. Extensive experiments on benchmark datasets demonstrate the potential of generative models in 3D open-world classification, achieving state-of-the-art performance on ModelNet10 and McGill with 32.0% and 8.7% overall accuracy improvement, respectively.
• Abstract（参考訳）: 3Dのオープンワールド分類は、動的かつ非構造化の現実世界シナリオにおいて困難だが必須の課題であり、オープンカテゴリとオープンな場所認識の両方を必要とする。 これらの課題に対処するために、最近の知恵は、豊かで安定した表現を提供するために、洗練された2D事前訓練モデルを使うことが多い。 しかし、これらの手法は3Dオブジェクトを2D空間に投影する方法に大きく依存している。 本稿では,これらの試みと異なり,3次元オープンワールド分類のための3次元生成モデルの先駆的な探索を行う。 3次元生成モデルからの豊富な事前知識に基づき、回転不変特徴抽出器を製作する。 この革新的なシナジーは、トレーニングなし、オープンカテゴリ、ポーズ不変の利点によって私たちのパイプラインを支えており、3Dオープンワールドの分類に非常に適しています。 ベンチマークデータセットの大規模な実験は、3Dオープンワールド分類における生成モデルの可能性を示し、それぞれ32.0%と8.7%の精度でModelNet10とMcGillの最先端のパフォーマンスを達成した。

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