論文の概要: Easy3D: A Simple Yet Effective Method for 3D Interactive Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.11024v1
• Date: Tue, 15 Apr 2025 09:49:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:09:51.215536
• Title: Easy3D: A Simple Yet Effective Method for 3D Interactive Segmentation
• Title（参考訳）: Easy3D: 3Dインタラクティブセグメンテーションのためのシンプルで効果的な方法
• Authors: Andrea Simonelli, Norman Müller, Peter Kontschieder,
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットにおいて,従来の最先端技術を上回る3次元インタラクティブセグメンテーション手法を提案する。 我々の単純なアプローチは、Voxelベースのスパースエンコーダと、暗黙のクリック融合を実装した軽量なトランスフォーマーベースのデコーダを統合する。 提案手法は,ScanNet,ScanNet++,S3DIS,KITTI-360など,ベンチマークデータセットの大幅な改善を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.2138250640885
• License:
• Abstract: The increasing availability of digital 3D environments, whether through image-based 3D reconstruction, generation, or scans obtained by robots, is driving innovation across various applications. These come with a significant demand for 3D interaction, such as 3D Interactive Segmentation, which is useful for tasks like object selection and manipulation. Additionally, there is a persistent need for solutions that are efficient, precise, and performing well across diverse settings, particularly in unseen environments and with unfamiliar objects. In this work, we introduce a 3D interactive segmentation method that consistently surpasses previous state-of-the-art techniques on both in-domain and out-of-domain datasets. Our simple approach integrates a voxel-based sparse encoder with a lightweight transformer-based decoder that implements implicit click fusion, achieving superior performance and maximizing efficiency. Our method demonstrates substantial improvements on benchmark datasets, including ScanNet, ScanNet++, S3DIS, and KITTI-360, and also on unseen geometric distributions such as the ones obtained by Gaussian Splatting. The project web-page is available at https://simonelli-andrea.github.io/easy3d.
• Abstract（参考訳）: 画像ベースの3D再構成、生成、あるいはロボットが取得したスキャンによっても、デジタル3D環境の可用性が向上し、さまざまなアプリケーションにイノベーションをもたらしている。 3Dインタラクティブセグメンテーションは、オブジェクトの選択や操作といったタスクに役立つ。 さらに、特に目に見えない環境や不慣れなオブジェクトにおいて、様々な設定で、効率的で正確で、うまく機能するソリューションには、永続的なニーズがあります。 本研究では,ドメイン内およびドメイン外両方のデータセットにおいて,従来の最先端技術を上回る3次元インタラクティブセグメンテーション手法を提案する。 我々の単純なアプローチは、ボクセルベースのスパースエンコーダと、暗黙のクリック融合を実装し、優れた性能を実現し、効率を最大化する軽量なトランスフォーマーベースのデコーダを統合する。 提案手法は,ScanNet,ScanNet++,S3DIS,KITTI-360などのベンチマークデータセットや,ガウススプラッティングによって得られたような未知の幾何学的分布についても大幅に改善されている。 プロジェクトのWebページはhttps://simonelli-andrea.github.io/easy3d.comで公開されている。

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