ガイド付きセグメンテーションのタスクでは、点群内の特定領域を、ターゲットオブジェクトの自然言語による説明に基づいて抽出する必要があります。このタスクを解決するために、モデルは複雑で細かい意味的依存関係を詳細に分析し、ターゲットオブジェクトに対する点単位のマスクを生成します。論文「RefMask3D:Language-Guided Transformer for 3D Referring Segmentation」では、言語情報を広範に活用する効率的かつ包括的なフレームワークを提案しています。提案されたRefMask3D手法は、マルチモーダルな相互作用と理解能力を強化するものです。
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ガイド付きセグメンテーションのタスクでは、点群内の特定領域を、ターゲットオブジェクトの自然言語による説明に基づいて抽出する必要があります。このタスクを解決するために、モデルは複雑で細かい意味的依存関係を詳細に分析し、ターゲットオブジェクトに対する点単位のマスクを生成します。論文「RefMask3D:Language-Guided Transformer for 3D Referring Segmentation」では、言語情報を広範に活用する効率的かつ包括的なフレームワークを提案しています。提案されたRefMask3D手法は、マルチモーダルな相互作用と理解能力を強化するものです。
著者らは、豊富なマルチモーダル文脈を抽出するために、早期段階での特徴量エンコーディングを採用しています。これを実現するために、Geometry-Enhanced Group-Word Attention（幾何拡張グループワードアテンション）モジュールを導入し、自然言語によるターゲットオブジェクトの説明と、局所的な点群グループ（サブクラウド）との間でクロスモーダルアテンションをおこないます。この統合により、点群特有の疎で不規則な性質に起因する、直接的な点と言葉の相関によるノイズが軽減されるだけでなく、点群内の本質的な幾何学的関係や細かい構造的特徴量を活用することができます。これにより、言語情報と幾何情報の両方に対するモデルの対応力が大きく向上します。
作者: Dmitriy Gizlyk