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オープンワールド3Dシーン理解のための地域ポイント言語対照学習


核心概念
我々は、オープンセット物体とカテゴリを識別し認識する能力を持つ軽量でスケーラブルな地域ポイント言語対照学習フレームワーク「RegionPLC」を提案する。
要約
本論文では、オープンワールド3Dシーン理解を目的とした地域ポイント言語対照学習フレームワーク「RegionPLC」を提案している。 まず、複数の2Dビジョン言語基盤モデルから得られる3D-言語ペアを融合する3D対応SFusion戦略を導入し、高品質で密な地域レベルの言語記述を生成する。次に、この地域レベルの3D-言語ペアを活用して、地域認識ポイント識別的な対照学習目的関数を設計し、言語監視下での堅牢で効果的な3D表現学習を実現する。 実験では、ScanNet、ScanNet200、nuScenesデータセットで評価を行い、従来手法に比べ、セマンティックセグメンテーションでは平均17.2%、インスタンスセグメンテーションでは平均9.1%の性能向上を達成した。さらに、リソース要求も大幅に削減できることを示した。また、学習した3D-言語関連を活用して、言語モデルとの統合により、追加のタスク特化トレーニングなしでオープンエンドの3D推論を可能にした。
統計
我々の手法は従来手法に比べ、セマンティックセグメンテーションでは平均17.2%、インスタンスセグメンテーションでは平均9.1%の性能向上を達成した。 我々の手法は従来手法に比べ、リソース要求を大幅に削減できる。
引用
"我々は、オープンセット物体とカテゴリを識別し認識する能力を持つ軽量でスケーラブルな地域ポイント言語対照学習フレームワーク「RegionPLC」を提案する。" "実験では、ScanNet、ScanNet200、nuScenesデータセットで評価を行い、従来手法に比べ、セマンティックセグメンテーションでは平均17.2%、インスタンスセグメンテーションでは平均9.1%の性能向上を達成した。"

深掘り質問

オープンワールド3Dシーン理解の課題を解決するためには、どのような他のアプローチが考えられるか?

オープンワールド3Dシーン理解の課題を解決するためには、以下のようなアプローチが考えられます: 強化学習の導入: オープンワールド環境での3Dシーン理解において、強化学習を活用してエージェントが環境とやり取りしながら学習することが有効です。エージェントは報酬を最大化するために行動を選択し、新しいカテゴリやオブジェクトを理解する能力を向上させることができます。 半教師あり学習の活用: 3Dシーン理解において、一部のカテゴリにのみアノテーションを付与し、残りのカテゴリについては半教師あり学習を活用することで、新しいカテゴリやオブジェクトを認識する能力を向上させることができます。 多視点データの活用: オープンワールド環境での3Dシーン理解において、複数の視点からのデータを活用することで、より包括的な情報を取得し、新しいカテゴリやオブジェクトをより正確に理解することが可能です。
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