「最后,基准和评估」 作者建立了两个不同的基准:生成3D对象分类和3D对象描述,并配有多样化的评估框架,以评估模型对点云的理解。由于模型输出的生成性质,以生成方式格式化分类任务,其中提示模型直接输出对象类型。PointLLM模型通过ModelNet40上的闭集零样本分类、Objaverse上的开放词汇分类和基于Objaverse的标注来进行对象...
对于视觉-语言多模态模型目前研究较多,如blip2,Qwen-vl等,对于3D点云-语言多模态的目前研究还较少,目前看到有3d-llm和pointllm。相比图像,3d场景更符号真实的世界,但问题是3d数据收集相比图像-文本更困难,数…
在解决模型结构后,联合团队构建了一个大型点云-文本数据集。基于Objaverse及Objaverse-XL数据集,研究人员通过组合和筛选,构建出了拥有1M个3D物体的数据集,并得到其对应点云作为模型的输入。 3D物体的文字标注需要借助图片-多模态大模型完成,为进一步降低标注成本,同时提高标注质量,联合团队提出了自动层级点云-文本标注...
北京时间8月29日(周四)20:00,香港大学博士生戚张扬的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播! 他与大家分享的主题是:“物体级别3D点云多模态大模型”,届时将介绍如何让LLM不利用图片,仅使用点云模态理解3D点云的几何、颜色等特征;以及物体级别的点云与场景级别的点云大语言模型有什么区别。 Talk·信息 主题:物体级...
这种功能分区的发现不仅证实了模型内部存在组织化的知识表示,还暗示了不同类型信息可能采用不同的编码方式。 在最宏观的“星系”尺度上,研究发现整个特征点云的分布并非各向同性,而是呈现出特殊的结构。 通过主成分分析发现,点云的协方差矩阵特征值呈现幂律衰减,且这种衰减在模型的中间层最为显著。
自监督学习使用来自数据本身的监督信号，使模型能够从大量数据中学习表征。这对于识别和理解数据中更微妙的模式非常重要。尽管自监督学习已经应用于图像、视频和静态点云，但在例如点云视频的4D信号上尚未得到推广。02 方法 图1 MaST-Pre的架构示意图在本文中，我们提出了一种基于掩码自编码器的时空结构预测框架（...
ECCV 2024 Oral满分论文|PointLLM:大语言模型直接理解点云(上篇)直播大纲1、大语言模型理解点云的任务背景2、大规模文本-点云数据集的构建3、模型训练与面向点云理解的新基准测试和评价指标4、模型性能分析与经验性观察, 视频播放量 4885、弹幕量 3、点赞数 102、投硬币枚
PointLLM是一种旨在实现大模型在3D对象上应用的多模态大语言模型,由香港大学的研究团队提出。该模型的核心目标是让大型语言模型(LLM)学会理解点云信息,从而提供超越2D视觉数据的新途径。 功能与特点 多模态理解能力:PointLLM能够根据Prompt处理彩色点...
摘要:有效的点云压缩的关键在于获得与复杂的三维数据结构一致的鲁棒上下文模型。近年来,大语言模型(LLMs)的发展突显了它们不仅在上下文学习和生成方面表现出强大的预测能力,同时也是有效的压缩工具。LLMs的这种双重属性使其特别适合满足数据压缩的需求。因此,本文探讨了使用 LLM 进行压缩任务的潜力,重点研究了无损点云几...
早期的三维点云生成模型将点云简单地视为一个 N*3 维的高维向量,其中 N 代表点云中点的数量。点云生成问题被转化为了一个 N*3 维向量的生成问题。这使得许多常用的生成模型能够直接应用到点云生成中。虽然这类方法成功实现了点云的生成,但是它们存在两大缺陷:首先,由于训练好的生成模型只能生成固定维数的向量...