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La scalabilità delle rappresentazioni di testo e immagini è stata un punto focale della ricerca negli ultimi anni. Sviluppi e ricerche condotte nel recente passato hanno portato a numerose rivoluzioni nell’apprendimento del linguaggio e nella visione. Tuttavia, nonostante la popolarità della scalabilità delle rappresentazioni di testo e immagini, la scalabilità delle rappresentazioni per scene e oggetti 3D non è stata sufficientemente discussa.

Oggi parleremo di Uni3D, un modello fondamentale 3D che mira ad esplorare rappresentazioni unificate in 3D. Il framework di Uni3D utilizza un framework ViT inizializzato in 2D, preaddestrato end-to-end, per allineare le caratteristiche delle immagini e del testo con le relative caratteristiche dei punti cloud 3D.

Il framework Uni3D utilizza compiti di pretesto e un’architettura semplice per sfruttare l’abbondanza di modelli 2D preaddestrati e modelli allineati immagine-testo come inizializzazioni e obiettivi, rispettivamente. Questo approccio libera tutto il potenziale dei modelli 2D e delle strategie per scalare il mondo 3D.

In questo articolo approfondiremo la visione artificiale 3D e il framework Uni3D, esplorando i concetti essenziali e l’architettura del modello. Quindi, cominciamo.

Uni3D e Apprendimento delle Rappresentazioni 3D: Un’introduzione

Negli ultimi anni, la visione artificiale è emersa come uno dei settori più investiti nell’industria dell’IA. A seguito di significativi progressi nei framework di visione artificiale 2D, gli sviluppatori hanno spostato la loro attenzione alla visione artificiale 3D. Questo campo, in particolare l’apprendimento delle rappresentazioni 3D, fonde aspetti di grafica computerizzata, apprendimento automatico, visione artificiale e matematica per automatizzare l’elaborazione e la comprensione della geometria 3D. Lo sviluppo rapido dei sensori 3D come LiDAR, insieme alle loro applicazioni diffuse nell’industria AR/VR, ha portato un aumento dell’attenzione all’apprendimento delle rappresentazioni 3D. Le sue potenziali applicazioni continuano a crescere ogni giorno.

Anche se i framework esistenti hanno mostrato un notevole progresso nell’architettura dei modelli 3D, nella modellazione orientata al compito e negli obiettivi di apprendimento, la maggior parte esplora l’architettura 3D su una scala relativamente piccola, con dati, parametri e scenari di compito limitati. La sfida di apprendere rappresentazioni 3D scalabili, che possono poi essere applicate a domini in tempo reale in ambienti diversi, rimane in gran parte inesplorata.

Procedendo, negli ultimi anni, la scalabilità di grandi modelli di linguaggio preaddestrati ha contribuito a rivoluzionare il dominio dell’elaborazione del linguaggio naturale, e dei lavori recenti hanno indicato un passaggio di progressi dal linguaggio 2D utilizzando dati e scalabilità dei modelli che apre la strada agli sviluppatori per tentare e riprovare questo successo nell’apprendimento di una rappresentazione 3D che può essere scalata e trasferita in applicazioni nel mondo reale.

Uni3D è un framework di preaddestramento 3D scalabile e unificato sviluppato con lo scopo di apprendere rappresentazioni 3D su larga scala che mette alla prova i suoi limiti a livello di oltre un miliardo di parametri, oltre 10 milioni di immagini abbinate a oltre 70 milioni di testi e oltre un milione di forme 3D. La figura di seguito confronta l’accuratezza senza esempi in base ai parametri nel framework Uni3D. Il framework Uni3D scala con successo le rappresentazioni 3D da 6 milioni a oltre un miliardo.

Il framework Uni3D è costituito da un ViT 2D o Vision Transformer come codificatore 3D che viene quindi preaddestrato end-to-end per allineare le caratteristiche allineate immagine-testo con le caratteristiche dei punti cloud 3D. Il framework Uni3D fa uso di compiti di pretesto e di un’architettura semplice per sfruttare l’abbondanza di modelli 2D preaddestrati e modelli allineati immagine-testo come inizializzazioni e obiettivi rispettivamente, liberando così tutto il potenziale dei modelli 2D e delle strategie per scalare il mondo 3D. La flessibilità e la scalabilità del framework Uni3D sono misurate in termini di

  1. Scaling del modello da 6M a oltre un miliardo di parametri. 
  2. Inizializzazione 2D a testo supervisionato da apprendimento visivo auto-supervisionato
  3. Scaling del modello target testo-immagine da 150 milioni a oltre un miliardo di parametri. 

Sotto il framework flessibile e unificato offerto da Uni3D, gli sviluppatori osservano un aumento coerente delle prestazioni quando si tratta di scalare ogni componente. Anche l’apprendimento della rappresentazione 3D su larga scala beneficia enormemente delle strategie condivisibili 2D e di scalabilità. 

Come si può vedere nella figura qui sotto, il framework Uni3D mostra un aumento delle prestazioni rispetto alle soluzioni precedenti nei settaggi di few-shot e zero-shot. Vale la pena notare che il framework Uni3D restituisce un punteggio di accuratezza nella classificazione zero-shot di oltre l’88% su ModelNet, che è in linea con le prestazioni di diversi metodi di supervisione all’ultimo grido. 

Inoltre, il framework Uni3D offre anche un’accuratezza e prestazioni di prim’ordine quando si effettuano altre rappresentazioni 3D rappresentative, come la segmentazione delle parti e la comprensione del mondo aperto. Il framework Uni3D mira a colmare il divario tra visione 2D e visione 3D scalando modelli fondamentali 3D con un approccio di preaddestramento unificato e semplice per apprendere rappresentazioni 3D più robuste in una vasta gamma di compiti, che potrebbero aiutare alla convergenza della visione 2D e 3D in una vasta gamma di modalità.

Il framework Uni3D prende ispirazione e apprende dagli sviluppi realizzati dalla precedente apprendimento di rappresentazione 3D e da modelli fondamentali, soprattutto sotto diverse modalità. 

Apprendimento di rappresentazione 3D

Il metodo di apprendimento di rappresentazione 3D utilizza punti cloud per la comprensione 3D dell’oggetto, e questo campo è stato molto esplorato dagli sviluppatori di recente, ed è stato osservato che questi punti cloud possono essere pre-addestrati sotto auto-supervisione utilizzando specifici compiti preliminari 3D, tra cui modellazione di punti di maschera, auto-ricostruzione e apprendimento contrastivo. 

Vale la pena notare che questi metodi funzionano con dati limitati e spesso non esplorano rappresentazioni multimodali per il passaggio da 2D o NLP a 3D. Tuttavia, il successo recente del framework CLIP che restituisce un’elevata efficienza nell’apprendimento di concetti visivi dal testo grezzo utilizzando il metodo di apprendimento contrastivo, e che cerca inoltre di apprendere rappresentazioni 3D allineando le caratteristiche di immagine, testo e punti cloud utilizzando lo stesso metodo di apprendimento contrastivo. 

Modelli fondamentali

Gli sviluppatori hanno lavorato intensamente per progettare modelli fondamentali per scalare e unificare rappresentazioni multimodali. Ad esempio, nel dominio della NLP, gli sviluppatori stanno lavorando su framework che possono scalare modelli di linguaggio preaddestrati, e sta rivoluzionando lentamente l’industria della NLP. Inoltre, si possono osservare progressi anche nel dominio della visione 2D, poiché gli sviluppatori stanno lavorando su framework che utilizzano tecniche di scala dati e modelli per aiutare nel progresso del linguaggio verso modelli 2D, anche se tali framework sono difficili da replicare per modelli 3D a causa della limitata disponibilità di dati 3D e delle sfide incontrate durante l’unificazione e la scalabilità dei framework 3D. 

Apprendendo dai due domini di lavoro sopra citati, gli sviluppatori hanno creato il framework Uni3D, il primo modello fondamentale 3D con oltre un miliardo di parametri che utilizza un’architettura unificata ViT o Vision Transformer che consente agli sviluppatori di scalare il modello Uni3D utilizzando strategie di 3D o NLP unificate per scalare i modelli. Gli sviluppatori sperano che questo metodo consenta al framework Uni3D di colmare il divario attualmente separa la visione 2D e 3D insieme a facilitare la convergenza multimodale

Uni3D: Metodo e Architettura

L’immagine sopra mostra una panoramica generica del framework Uni3D, un framework di apprendimento della rappresentazione 3D preaformazione scalabile e unificato per l’apprendimento della rappresentazione 3D su larga scala. Gli sviluppatori utilizzano oltre 70 milioni di testi e 10 milioni di immagini abbinate a oltre un milione di forme 3D per scalare il framework Uni3D a oltre un miliardo di parametri. Il framework Uni3D utilizza un ViT 2D o Vision Transformer come codificatore 3D che viene quindi addestrato end-to-end per allineare i dati testo-immagine con le caratteristiche delle nuvole di punti 3D, consentendo al framework Uni3D di fornire l’efficienza e l’accuratezza desiderate su una vasta gamma di benchmark. Ora analizziamo nel dettaglio il funzionamento del framework Uni3D.

Scalare il framework Uni3D

Studi precedenti sull’apprendimento della rappresentazione delle nuvole di punti si sono tradizionalmente concentrati molto sulla progettazione di architetture di modelli particolari che offrano migliori prestazioni in una vasta gamma di applicazioni e che lavorino con una quantità limitata di dati grazie a set di dati di piccola scala. Tuttavia, studi recenti hanno cercato di esplorare la possibilità di utilizzare una preformazione scalabile in 3D ma non sono stati ottenuti risultati significativi a causa della disponibilità limitata di dati 3D. Per risolvere il problema della scalabilità dei framework 3D, il framework Uni3D sfrutta la potenza di una struttura di transformer di base che richiama quasi un Vision Transformer e può risolvere i problemi di scalabilità utilizzando strategie di scalatura unificate a 2D o NLP per aumentare la dimensione del modello.