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Any2Point:首个多模态3D统一大范式,只需1%的参数量即可超越现有SOTA!
重点标签 3D理解、多模态、参数微调、Any2Point、SOTA
文章摘要
Any2Point框架的核心在于避免了3D数据的空间信息丢失,通过直接微调其他模态的预训练模型,减少了知识蒸馏的资源消耗。具体实现方案包括使用3D小型网络对点云进行编码,并通过3D到任意模态虚拟投影模块和任意模态到3D引导适配器进行位置编码和局部特征交互。实验结果显示,Any2Point在多个3D物体数据集上取得了优异的识别准确率,尤其是在使用语言模态时,其性能超过了视觉和音频模态。
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摘要:Any2Point是一个高效的3D理解框架,它通过参数微调技术使得任意模态的大型预训练模型能够适应3D领域,并在多个任务上取得了SOTA结果。该框架通过虚拟投影和引导适配器技术,有效地提取3D结构知识,并减少了资源消耗。实验验证了Any2Point在不同模态和数据集上的有效性和优越性。
重点:Any2Point框架、3D理解、多模态、参数微调、SOTA结果
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原文作者: 极市平台
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