Segpoint:「言葉で点群を切り分ける」

# SegPoint: 大規模言語モデルを用いた汎用的な点群セグメンテーション

## 忙しい人のための解説

**論文の貢献は以下の通りです:**

1. 統一的なフレームワーク：
   **4つの異なる3D点群セグメンテーションタスク**（3D instruction segmentation, 3D referring segmentation, 3D semantic segmentation, 3D open-vocabulary semantic segmentation）を単一のモデルで処理できるようになりました。これは、従来別々のモデルで行われていたタスクを1つのシステムで実行できるという大きな進歩です。

2. 複雑な言語指示への対応：
   **直接的な名称を使わない複雑な言語指示**（例：「水を出すための物体はどこですか？」）に基づいて3D点群のセグメンテーションを行えるようになりました。これは、AIが人間の自然な言葉遣いを理解し、3D空間内の物体と関連付けられるようになったことを意味します。

3. 高精度なセグメンテーション：
   **Geometric Enhancer Module (GEM)とGeometric-guided Feature Propagation**(GFP)という新しい技術の導入により、言語理解と3D幾何学的特徴を効果的に組み合わせ、より正確なセグメンテーションが可能になりました。

4. オープン語彙セグメンテーション：
   事前に定義されたカテゴリーに限定されず、新しい、あるいは**未知のカテゴリー**における物体に対してもセグメンテーションを行えるようになりました。

5. 複数のベンチマークでの高性能：
   **既存の最先端手法を上回る性能**を、複数の異なるデータセットやタスクで示しました。

6. 新しい評価基準の提案：
   **Instruct3D**という新しいデータセットを提案し、より複雑で暗黙的な指示に基づくセグメンテーション能力を評価する新しい基準を設定しました。

## 概要

SegPointは、大規模言語モデル(LLM)の推論能力を活用して、多様な3D点群セグメンテーションタスクを統一的に処理する新しいモデルです。従来の手法が特定のタスクに特化していたのに対し、SegPointは以下の4つのタスクを一つのモデルで処理できます：

1. 3D instruct segmentation
2. 3D reffering segmentation
3. 3D semantic segmentation
4. 3D open-vocabulary semantic segmentation
![IMG_1354.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2610305/6e45315d-0fc4-d567-86a8-85688b2825d3.jpeg)

## 主要な特徴

### 1. 統一されたフレームワーク

SegPointの主な革新点は、異なるセグメンテーションタスクを単一のモデルで処理できることです。これは、タスク固有のプロンプトを利用してLLMの推論能力を活用することで実現しています。

### 2. Geometric Enhancer Module (GEM)
![IMG_1355.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2610305/a58f3353-1edc-2c84-11b0-4a63071c89e5.jpeg)
![IMG_1356.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2610305/4bf026a7-f6a3-7232-a979-2ef60a0c799f.jpeg)

GEMは点群の局所的な幾何学的情報を抽出し、これをpoint encoderの特徴抽出過程に組み込みます。具体的には：

- KPConvレイヤーを使用して局所的な幾何学的情報（つまり、点の位置関係や形状に関する特徴）を捉えます。
- 抽出された幾何学的特徴をcross-attention機構を通じてpoint encoderの特徴に組み込みます。
- 学習可能なゲーティング因子（つまり、新しい情報をどの程度取り入れるかを制御するパラメータ）を導入し、幾何学的情報の統合を調整します。

これにより、事前学習されたpoint encoderを密な予測タスク（つまり、各点に対して詳細な予測を行うタスク）に適応させることができます。

### 3. Geometric-guided Feature Propagation (GFP)

GFPは、スパースな点群から多数の点を持つ点群へのアップサンプリング過程で発生する情報損失とノイズを最小限に抑えるために設計されています：

- より抽象的な特徴をPointNet++の手法を用いてアップサンプリングします。
- 幾何学的特徴をFarthest Point Sampling (FPS)を用いてダウンサンプリングします。
- アップサンプリングされた特徴とダウンサンプリングされた特徴を統合します。
- Attentive propagationを用いて異なる点密度間の情報交換を可能にします。

これにより、高品質な点単位の埋め込みが生成され、精密なセグメンテーションマスクの生成が可能になります。

### 4. Instruct3D データセット

論文では、暗黙的なプロンプト（例えば、「水を出すための物体はどこですか？」のような、直接的な名前を使わない指示）に基づくセグメンテーション能力を評価するための新しいベンチマーク「Instruct3D」も導入しています。このデータセットは：

- ScanNet++から選択された280のシーンを含みます。
- 各シーンに約10の異なるsegmentation プロンプトが付与されています。
- 合計2,565のプロンプト-点群ペアがあり、訓練用と検証用に分割されています。

## 実験結果

SegPointは様々なベンチマークで競争力のある結果を示しています：
![IMG_1357.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2610305/bb396474-31ee-f536-d103-ca79d68db0d4.jpeg)
![IMG_1358.jpeg](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/2610305/bb390117-da59-52ed-4512-e5da12bf5eee.jpeg)

1. Instruct3Dでは、最先端の手法を15%以上上回るmIoUを達成しました。
2. ScanNet200での3D semantic segmentationで35.3% mIoUを達成し、最先端の手法を2.1%上回りました。
3. ScanReferやNr3Dなどの3D reffering segmentationデータセットでも優れた性能を示しました。
4. ScanNet++での3D open-vocabulary semantic segmentationでも、既存の手法を上回る結果を示しました。

## 結論

SegPointは、大規模言語モデルの推論能力を3D点群セグメンテーションに応用した革新的なアプローチです。Geometric Enhancer ModuleとGeometric-guided Feature Propagationの導入により、様々なセグメンテーションタスクを統一的に処理できる柔軟性と高い性能を実現しています。