論文の概要: Contextual Scene Augmentation and Synthesis via GSACNet
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.15369v1
- Date: Mon, 29 Mar 2021 06:47:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-30 15:17:58.260905
- Title: Contextual Scene Augmentation and Synthesis via GSACNet
- Title（参考訳）: GSACNetによる文脈的シーン拡張と合成
- Authors: Mohammad Keshavarzi, Flaviano Christian Reyes, Ritika Shrivastava,
Oladapo Afolabi, Luisa Caldas, Allen Y. Yang
- Abstract要約: 限定的なシーン優先度でトレーニングできる文脈的シーン増強システムGSACNetを紹介します。
本研究では, シーン合成の先行技術よりも, 限られた場面合成の優先度が高まることを示唆した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Indoor scene augmentation has become an emerging topic in the field of
computer vision and graphics with applications in augmented and virtual
reality. However, current state-of-the-art systems using deep neural networks
require large datasets for training. In this paper we introduce GSACNet, a
contextual scene augmentation system that can be trained with limited scene
priors. GSACNet utilizes a novel parametric data augmentation method combined
with a Graph Attention and Siamese network architecture followed by an
Autoencoder network to facilitate training with small datasets. We show the
effectiveness of our proposed system by conducting ablation and comparative
studies with alternative systems on the Matterport3D dataset. Our results
indicate that our scene augmentation outperforms prior art in scene synthesis
with limited scene priors available.
- Abstract（参考訳）: 屋内シーンの強化は、拡張現実やバーチャルリアリティーの応用でコンピュータビジョンとグラフィックの分野で新たな話題となっている。
しかし、ディープニューラルネットワークを使用する現在の最先端システムは、トレーニングのために大きなデータセットを必要とする。
本稿では,限定的なシーン事前のトレーニングが可能なコンテキスト拡張システムであるGSACNetを紹介する。
gsacnetはグラフアテンションとシャムネットワークアーキテクチャを組み合わせた新しいパラメトリックデータ拡張法とオートエンコーダネットワークを使用して、小さなデータセットでのトレーニングを容易にする。
本稿では,Matterport3Dデータセットのアブレーションと代替システムとの比較により,提案システムの有効性を示す。
以上の結果から,シーン拡張はシーン合成において先行技術より優れており,シーン先行は限定的であることが示唆された。
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