KCI등재
효율적인 개방형 어휘 3차원 개체 분할을 위한 클래스-독립적인3차원 마스크 제안과 2차원-3차원 시각적 특징 앙상블 = Class-Agnostic 3D Mask Proposal and 2D-3D Visual Feature Ensemble for Efficient Open-Vocabulary 3D Instance Segmentation
저자
발행기관
학술지명
정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학(KIPS Transactions on Software and Data Engineering)
권호사항
발행연도
2024
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
335-347(13쪽)
제공처
개방형 어휘 3차원 포인트 클라우드 개체 분할은 3차원 장면 포인트 클라우드를 훈련단계에서 등장하였던 기본 클래스의 개체들뿐만 아니라새로운 신규 클래스의 개체들로도 분할해야 하는 어려운 시각적 작업이다. 본 논문에서는 중요한 모델 설계 이슈별 기존 모델들의 한계점들을극복하기 위해, 새로운 개방형 어휘 3차원 개체 분할 모델인 Open3DME를 제안한다. 첫째, 제안 모델은 클래스-독립적인 3차원 마스크의 품질을향상시키기 위해, 새로운 트랜스포머 기반 3차원 포인트 클라우드 개체 분할 모델인 T3DIS[6]를 마스크 제안 모듈로 채용한다. 둘째, 제안 모델은각 포인트 세그먼트별로 텍스트와 의미적으로 정렬된 시각적 특징을 얻기 위해, 사전 학습된 OpenScene 인코더와 CLIP 인코더를 적용하여 포인트클라우드와 멀티-뷰 RGB 영상들로부터 각각 3차원 및 2차원 특징들을 추출한다. 마지막으로, 제안 모델은 개방형 어휘 레이블 할당 과정동안각 포인트 클라우드 세그먼트별로 추출한 2차원 시각적 특징과 3차원 시각적 특징을 상호 보완적으로 함께 이용하기 위해, 특징 앙상블 기법을적용한다. 본 논문에서는 ScanNet-V2 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 정량적, 정성적 실험들을 통해, 제안 모델의 성능 우수성을 입증한다.
더보기Open-vocabulary 3D point cloud instance segmentation (OV-3DIS) is a challenging visual task to segment a 3D scene point cloudinto object instances of both base and novel classes. In this paper, we propose a novel model Open3DME for OV-3DIS to address importantdesign issues and overcome limitations of the existing approaches. First, in order to improve the quality of class-agnostic 3D masks,our model makes use of T3DIS, an advanced Transformer-based 3D point cloud instance segmentation model, as mask proposal module.
Second, in order to obtain semantically text-aligned visual features of each point cloud segment, our model extracts both 2D and 3Dfeatures from the point cloud and the corresponding multi-view RGB images by using pretrained CLIP and OpenSeg encoders respectively.
Last, to effectively make use of both 2D and 3D visual features of each point cloud segment during label assignment, our model adoptsa unique feature ensemble method. To validate our model, we conducted both quantitative and qualitative experiments on ScanNet-V2benchmark dataset, demonstrating significant performance gains.
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