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TriCLIP-3D: A Unified Parameter-Efficient Framework for Tri-Modal 3D Visual Grounding based on CLIP

Created by
  • Haebom

作者

Fan Li, Zanyi Wang, Zeyi Huang, Guang Dai, Jingdong Wang, Mengmeng Wang

概要

この論文では、3Dビジュアルグラウンディングのための効率的なモデルを提案します。従来の方法は、RGB画像、テキスト、3Dポイントクラウドにそれぞれ別々のエンコーダを使用して、モデルが大きく複雑でトレーニングが非効率的であるという問題を抱えています。この論文では、2D事前学習されたマルチモーダルネットワークを活用して3つのモダリティを統合的に処理する方法について説明します。 2D CLIPモデルにアダプタベースの微調整を適用し、トリプルモダリティの設定に効果的に適応し、ジオメトリックアウェア2D-3Dフィーチャリカバリアンドフュージョン（GARF）モジュールを介してポイントクラウドと画像の幾何学的マルチスケール機能を融合します。テキスト機能を統合して最終的なモダリティ融合を実行し、マルチモーダルデコーダを介して深いクロスモーダル理解を可能にします。その結果、パラメータの数を約58％削減しながら、3D検出操作で6.52％、3D視覚的グラウンディング操作で6.25％のパフォーマンス向上を達成します。

Takeaways、Limitations

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Takeaways:
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3Dビジュアルグラウンディングモデルの効率を大幅に向上しました。 （パラメータの減少と性能の向上）
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2D事前学習されたマルチモーダルネットワークを活用して、モデルの複雑さを軽減しました。
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GARFモジュールは、ポイントクラウドと画像の幾何学的特徴を効果的に融合しました。
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エンドツーエンド3Dビジュアルグラウンディングモデルを実装しました。
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Limitations:
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提案された方法があらゆる種類の3Dビジュアルグラウンディング作業に一般化できるかどうかについてのさらなる研究が必要です。
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特定のデータセットのパフォーマンス向上が他のデータセットでも同じように見えることを確認する必要があります。
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2D CLIPモデルへの依存が存在します。 CLIPモデルの制限は、このモデルのパフォーマンスに影響を与える可能性があります。
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