論文の概要: Rethinking Multimodal Few-Shot 3D Point Cloud Segmentation: From Fused Refinement to Decoupled Arbitration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01456v1
• Date: Sun, 04 Jan 2026 09:53:49 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.363146
• Title: Rethinking Multimodal Few-Shot 3D Point Cloud Segmentation: From Fused Refinement to Decoupled Arbitration
• Title（参考訳）: マルチモーダルFew-Shot 3Dポイント・クラウド・セグメンテーションの再考:フューズド・リファインメントからデカップリング・アロケーションへ
• Authors: Wentao Bian, Fenglei Xu,
• Abstract要約: Decoupled-experts Arbitration Few-Shot SegNet (DA-FSS)を提案する。 DA-FSSは意味的経路と幾何学的経路を区別し、それらの勾配を相互に規則化し、より良い一般化を実現する。 また,各モータリティ経路に対して畳み込み融合と調停相関を行うために,SAM(Stacked Arbitration Module)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1678822620192437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we revisit multimodal few-shot 3D point cloud semantic segmentation (FS-PCS), identifying a conflict in "Fuse-then-Refine" paradigms: the "Plasticity-Stability Dilemma." In addition, CLIP's inter-class confusion can result in semantic blindness. To address these issues, we present the Decoupled-experts Arbitration Few-Shot SegNet (DA-FSS), a model that effectively distinguishes between semantic and geometric paths and mutually regularizes their gradients to achieve better generalization. DA-FSS employs the same backbone and pre-trained text encoder as MM-FSS to generate text embeddings, which can increase free modalities' utilization rate and better leverage each modality's information space. To achieve this, we propose a Parallel Expert Refinement module to generate each modal correlation. We also propose a Stacked Arbitration Module (SAM) to perform convolutional fusion and arbitrate correlations for each modality pathway. The Parallel Experts decouple two paths: a Geometric Expert maintains plasticity, and a Semantic Expert ensures stability. They are coordinated via a Decoupled Alignment Module (DAM) that transfers knowledge without propagating confusion. Experiments on popular datasets (S3DIS, ScanNet) demonstrate the superiority of DA-FSS over MM-FSS. Meanwhile, geometric boundaries, completeness, and texture differentiation are all superior to the baseline. The code is available at: https://github.com/MoWenQAQ/DA-FSS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,Fuse-then-Refineのパラダイムである"Plasticity-Stability Dilemma"における競合を同定し,マルチモーダルな小ショット3Dポイントクラウド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グメンテーション(FS-PCS)を再検討する。 さらに、CLIPのクラス間の混乱はセマンティック・ブラインドに繋がる可能性がある。 これらの問題に対処するために,意味的パスと幾何学的パスを効果的に区別し,それらの勾配を相互に規則化し,より優れた一般化を実現するモデルであるDecoupled-experts Arbitration Few-FSS SegNet(DA-FSS)を提案する。 DA-FSSはMM-FSSと同じバックボーンと事前訓練されたテキストエンコーダを用いてテキスト埋め込みを生成する。 これを実現するために,各モーダル相関を生成する並列エキスパートリファインメントモジュールを提案する。 また,各モータリティ経路に対して畳み込み融合と調停相関を行うために,SAM(Stacked Arbitration Module)を提案する。 幾何専門家は可塑性を維持し、セマンティック専門家は安定性を確保する。 それらはDAM(Decoupled Alignment Module)を介して調整され、混乱を伝播することなく知識を伝達する。 一般的なデータセット(S3DIS、ScanNet)の実験では、MM-FSSよりもDA-FSSの方が優れていることが示されている。 一方、幾何学的境界、完全性、テクスチャの区別は基本線よりも優れている。 コードは、https://github.com/MoWenQAQ/DA-FSS.comで入手できる。

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