Foundational Models for 3D Point Clouds: A Survey and Outlook
今回は、最新の研究成果である 「Foundational Models for 3D Point Clouds: A Survey and Outlook」 という論文をご紹介します。本研究は、3Dポイントクラウドの理解における基盤モデル（FMs）の役割を体系的に整理し、最新の研究動向を網羅的にレビューする ものです。
1. 論文情報
- タイトル: Foundational Models for 3D Point Clouds: A Survey and Outlook
- リンク: GitHubリポジトリ
- 発表日: 2025年1月30日
- 著者: Vishal Thengane, Xiatian Zhu, Salim Bouzerdoum, Son Lam Phung, Yunpeng Li
- DOI: arXiv:2501.18594v1
2. 背景と目的
2.1 3Dポイントクラウドの特徴と課題
3Dポイントクラウドは、センサーデータ（LiDAR、RGB-Dカメラ）から取得されるため、密度のばらつき、部分的な欠損、ノイズ などの問題が生じやすい。これにより、従来の畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーベースのアプローチをそのまま適用することが困難となる。
また、3Dデータのアノテーションは時間とコストがかかるため、大規模データセットの構築が難しい。従来の3Dモデルは、小規模なデータセットで学習されることが多く、ゼロショット・少数ショット学習が求められる場面が増えている。
2.2 2D基盤モデルの進化と3D領域への応用
近年、2D画像・テキストにおける基盤モデル（Foundation Models: FMs）は、CLIP、DINO、Segment Anything Model (SAM) などを筆頭に飛躍的に進化してきた。これらのモデルは大規模データセットを活用し、転移学習、ゼロショット推論、マルチモーダル統合 などの能力を獲得している。
本研究では、これらの2D FMsの進展を3D領域に適用し、以下のような新たな可能性を探る：
- 3D FMsの構築手法の分類と分析
- 3D FMsの学習に適したデータ表現と事前学習方法
- ゼロショット、少数ショット学習のためのアプローチ
- 3D-2D-テキストのマルチモーダル統合
3. 3D基盤モデルの構築手法
3.1 直接適用（Direct Adaptation）
- PointCLIP (CVPR 2022): CLIPの画像エンコーダを3Dデータに適用。
- Image2Point (ECCV 2022): 画像ベースのFMsを3D表現に変換。
3.2 デュアルエンコーダ（Dual Encoders）
- CLIP2Point (ICCV 2023): 2Dと3Dのエンコーダを並列に配置し、コントラスト学習を実施。
- CrossPoint (CVPR 2022): PointNetとResNetを組み合わせ、マルチモーダル学習。
3.3 三重整合（Triplet Alignment）
- ULIP (CVPR 2023): 画像・テキスト・ポイントクラウドを統合。
- OpenShape (arXiv 2023): マルチモーダルデータの統合による3D分類。
4. 実験の概要と結果
4.1 データセットと評価指標
本研究では、以下のデータセットを使用し、F1スコアやIoUを評価指標とした：
- ModelNet40（オブジェクト分類）
- ScanObjectNN（オブジェクト認識）
- ShapeNet（セグメンテーション）
| 手法 | ModelNet40 | ScanObjectNN | ShapeNet |
|---|---|---|---|
| PointCLIP | 20.18% | 14.12% | - |
| ULIP | 60.4% | 48.5% | 72.3% |
5. まとめと今後の展望
5.1 研究の貢献
- 3D FMsの分類と現状の整理
- 2D FMsの3D領域への応用可能性の検討
- ゼロショット学習の展開
5.2 今後の課題
- 大規模3Dデータセットの不足
- 計算コストの最適化
- テキスト・画像・3Dの統合学習
本論文の知見は、今後の3D AIの発展に大きく貢献する可能性がある。