3Dシーン表現の新しいアプローチ
Model2SceneはCADモデルと言語を使って3Dシーン学習を向上させるんだ。
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3Dシーンを理解することは、自動運転車やロボットみたいな技術にとってめっちゃ重要なんだ。今、そういう技術の多くは大量のラベル付きデータに頼ってるけど、集めるのが難しくてお金もかかるんだよね。この論文では、CADモデルと言語を使って3Dシーンを表現する新しいアプローチ「Model2Scene」を紹介するよ。このアプローチは、CADモデルと実際のシーンの間の見た目や構造の違いを克服しようとしてる。
問題点
既存の多くの方法はラベル付きのポイントクラウドデータに大きく依存してて、それを作るのは時間もお金もかかるんだ。こういう方法は特定の状況ではうまくいくけど、異なるシナリオに直面するとパフォーマンスが大きく落ちることがあるから、新しい方法が必要なんだよね。
現在のいくつかの解決策は、ラベル付きのソースデータセットからラベルなしのターゲットデータセットに学習を調整しようとするけど、結局はソースからのラベル付きデータが必要なんだ。他の技術は少ないラベルでネットワークを訓練するための自己教師あり学習を使うけど、シーンの中で似たポイントを認識する時に矛盾する情報があるとパフォーマンスに影響が出ることがあるんだ。
Model2Sceneの概要
Model2Sceneは、CADモデルとそれに基づく言語を使って3Dシーンを表現する方法を学ぶように設計されてる。CADモデルと実世界のシーンの間のギャップを埋めることに重点を置いてる。解決しなきゃいけない主なギャップは、CADモデルが単純化される一方で、実際のオブジェクトはサイズや位置が異なるモデルとシーンのギャップと、CADモデルが実世界のスキャンと比べて形や質感が違う合成と実世界のギャップだ。
Model2Sceneの結果は、ラベルなしで3Dシーンの重要なオブジェクトを検出したり、強い監視なしでシーンを理解したりするタスクに対して期待が持てるものだね。
Model2Sceneの主な特徴
混雑したシーンのシミュレーション
CADモデルから学びやすくするために、最初のステップはこれらのモデルを使って混雑したシーンをシミュレーションすること。これは、異なるCADモデルを一つのシーンに混ぜることを含んでる。モデルは共通のフォーマットに変換されて、実際の環境での見え方を模倣する形でランダムに配置されるんだ。スケーリングや回転みたいな色んなテクニックが使われて、実際のオブジェクトがどう見えるかをよりよく表現するんだ。
ディープ凸包正規化
Model2Sceneの重要な部分の一つが、ディープ凸包正規化（DCR）なんだ。この方法はCADモデルのポイントクラウドの特徴を共通の空間に投影するのを助けるから、ネットワークが合成データと実データの両方から学ぶのが楽になるんだ。DCRは、ポイントのセットをまとめる最もシンプルな形である凸包のアイデアを使って、特徴をネットワークがよりよく理解できる空間に制約するんだ。
視覚と言語のコントラスト学習
Model2Sceneは、言語を使ってCADモデルから学んだ特徴を言葉の意味と合わせて学習を向上させるんだ。シーンのすべてのポイントについて、モデルは言語に基づくアンカーを使って似たポイントをまとめながら異なるポイントを区別する方法を学ぶんだ。この方法は、関連する情報が考慮されるようにして、モデルが実世界のアプリケーションでより良いパフォーマンスを発揮できるようにするんだ。
実験
Model2Sceneは、ModelNet、ScanNet、S3DISなどのいくつかのデータセットでテストされて、その効果を測っているよ。実験には、ラベルなしで3Dシーンのオブジェクトを検出したり、限られた情報でシーンのオブジェクトを認識したり、新しい未見のオブジェクトでうまくいくタスクが含まれてるんだ。
ラベルなし3Dオブジェクトの重要検出
Model2Sceneは、ディープラーニング手法なしで3Dシーンの重要なオブジェクトを検出するのに大きな成果を上げてる。実験は、この方法が他の既存の方法を大幅に上回ってることを示していて、Model2Sceneで使われる技術がこの分野の課題に効果的に対処してるって証明してるんだ。
ラベル効率的な3D知覚
ラベル付きデータが少ない3D知覚の分野で、Model2Sceneはパフォーマンスを大きく改善する能力を示してる。異なる量のラベル情報でネットワークをファインチューニングすると、このアプローチが強力な結果につながることが分かったんだ。
ゼロショット3Dセマンティックセグメンテーション
Model2Sceneが新しい未見のオブジェクトのカテゴリーに一般化できる能力は特に注目すべき点だよ。ネットワークが既知のクラスで訓練され、新しいクラスでテストされると、効果的な認識能力を示して、トレーニングセットを超えた3Dシーンへの理解が強いってことを示してるんだ。
結論
Model2Sceneは、広範なラベリングなしで3Dシーンの表現を学ぶための新しい効率的な方法を提供するんだ。DCRや言語に基づく学習みたいな技術を使って、3Dデータを理解して扱う能力を改善してる。実施された実験は、いくつかのタスクにおけるその効果を示していて、3D知覚を含むさまざまな分野での将来の応用の可能性を示してる。
全体的に見ても、Model2Sceneは著しい進展を示していて、ラベル付きデータにあまり頼らないで複雑な3D環境と関わるのを簡単にしてるんだ。これによって、ロボティクスや自動運転、スマートシティみたいな3D空間を理解することが不可欠な分野でのより広い応用が期待できるんだ。
タイトル: Model2Scene: Learning 3D Scene Representation via Contrastive Language-CAD Models Pre-training
概要: Current successful methods of 3D scene perception rely on the large-scale annotated point cloud, which is tedious and expensive to acquire. In this paper, we propose Model2Scene, a novel paradigm that learns free 3D scene representation from Computer-Aided Design (CAD) models and languages. The main challenges are the domain gaps between the CAD models and the real scene's objects, including model-to-scene (from a single model to the scene) and synthetic-to-real (from synthetic model to real scene's object). To handle the above challenges, Model2Scene first simulates a crowded scene by mixing data-augmented CAD models. Next, we propose a novel feature regularization operation, termed Deep Convex-hull Regularization (DCR), to project point features into a unified convex hull space, reducing the domain gap. Ultimately, we impose contrastive loss on language embedding and the point features of CAD models to pre-train the 3D network. Extensive experiments verify the learned 3D scene representation is beneficial for various downstream tasks, including label-free 3D object salient detection, label-efficient 3D scene perception and zero-shot 3D semantic segmentation. Notably, Model2Scene yields impressive label-free 3D object salient detection with an average mAP of 46.08\% and 55.49\% on the ScanNet and S3DIS datasets, respectively. The code will be publicly available.
著者: Runnan Chen, Xinge Zhu, Nenglun Chen, Dawei Wang, Wei Li, Yuexin Ma, Ruigang Yang, Tongliang Liu, Wenping Wang
最終更新: 2023-09-28 00:00:00
言語: English
ソースURL: https://arxiv.org/abs/2309.16956
ソースPDF: https://arxiv.org/pdf/2309.16956
ライセンス: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
変更点: この要約はAIの助けを借りて作成されており、不正確な場合があります。正確な情報については、ここにリンクされている元のソース文書を参照してください。
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