本研究では、少量学習3Dキーポイント検出のための新しい手法を提案する。
まず、大規模な2Dビジョンモデルから抽出された特徴を3Dオブジェクトの表面にバックプロジェクションする。これにより、セマンティックな情報と幾何学的な情報を両立した高品質な3D特徴を得ることができる。
次に、検出されたキーポイントの分布を最適化する手法を導入する。これにより、対称性のある3Dオブジェクトにおいても正確なキーポイントを検出できる。
提案手法は、KeypointNetデータセットにおいて従来手法を大幅に上回る性能を達成した。また、部分セグメンテーションの転移学習においても新しい最高記録を更新した。
特徴の安定性や意味的な特性、幾何学的な特性についても詳細な分析を行った。
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by Thomas Wimme... ที่ arxiv.org 03-28-2024
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