論文の概要: SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14898v3
• Date: Wed, 31 Mar 2021 08:05:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 12:01:05.400517
• Title: SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction from RGB-D Sequences
• Title（参考訳）: SceneGraphFusion:RGB-Dシーケンスからのインクリメンタル3次元Scene Graph予測
• Authors: Shun-Cheng Wu, Johanna Wald, Keisuke Tateno, Nassir Navab and Federico Tombari
• Abstract要約: rgb-dフレームのシーケンスを与えられた3次元環境から意味的シーングラフを漸進的に構築する手法を提案する。 我々は、グラフニューラルネットワークを用いて、プリミティブシーンコンポーネントからpointnet機能を集約する。 提案手法は,35hzで動作する他の3dセマンティクスおよびパンオプティカルセグメンテーション法と同等の精度で,高いマージンで3dシーングラフ予測手法を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 76.28527350263012
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Scene graphs are a compact and explicit representation successfully used in a variety of 2D scene understanding tasks. This work proposes a method to incrementally build up semantic scene graphs from a 3D environment given a sequence of RGB-D frames. To this end, we aggregate PointNet features from primitive scene components by means of a graph neural network. We also propose a novel attention mechanism well suited for partial and missing graph data present in such an incremental reconstruction scenario. Although our proposed method is designed to run on submaps of the scene, we show it also transfers to entire 3D scenes. Experiments show that our approach outperforms 3D scene graph prediction methods by a large margin and its accuracy is on par with other 3D semantic and panoptic segmentation methods while running at 35 Hz.
• Abstract（参考訳）: シーングラフはコンパクトで明示的な表現であり、様々な2次元シーン理解タスクでうまく使われている。 本研究は,RGB-Dフレームのシーケンスを与えられた3次元環境から意味シーングラフをインクリメンタルに構築する手法を提案する。 この目的のために,グラフニューラルネットワークを用いて,プリミティブシーンコンポーネントからポイントネットの特徴を集約する。 また,このようなインクリメンタル・リコンストラクションシナリオに存在する部分的および欠落グラフデータに適した新しい注意機構を提案する。 提案手法はシーンのサブマップ上で実行するように設計されているが、3dシーン全体への転送も行う。 実験により、3次元シーングラフの予測手法を高いマージンで上回り,その精度は35hzで動作中の他の3dセマンティクスおよびパンオプティカルセグメンテーション法と同等であることが判明した。

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