17일 전

3D 포인트 클라우드의 의미 분할을 위한 생성형 제로샷 학습

Björn Michele, Alexandre Boulch, Gilles Puy, Maxime Bucher, Renaud Marlet
3D 포인트 클라우드의 의미 분할을 위한 생성형 제로샷 학습
초록

2차원 이미지에 대한 제로샷 학습(ZSL)에 관한 연구는 다수 존재하지만, 3차원 데이터에 대한 응용은 여전히 최근에 시작된 분야이며, 분류 작업에 국한된 몇 가지 방법 외에는 거의 없었다. 본 연구에서는 3차원 데이터에 대한 ZSL 및 일반화된 ZSL(GZSL)에 대해 처음으로 생성형 접근법을 제안하며, 분류 작업뿐 아니라 처음으로 의미론적 세그멘테이션까지 처리할 수 있다. 모델넷40 분류에서 유도적 ZSL 및 유도적 GZSL 모두에서 기존 최고 성능(SOTA)을 달성하거나 이를 초월함을 입증하였다. 의미론적 세그멘테이션에 대해서는, S3DIS, ScanNet, SemanticKITTI 데이터셋을 활용하여 이 새로운 ZSL 작업을 평가하기 위한 세 가지 벤치마크를 구축하였다. 실험 결과, 본 방법은 제안된 강력한 베이스라인들보다 뛰어난 성능을 보였다.

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