論文の概要: 2.5D Visual Relationship Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.12727v1
• Date: Mon, 26 Apr 2021 17:19:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-27 17:56:57.335211
• Title: 2.5D Visual Relationship Detection
• Title（参考訳）: 2.5次元視覚関係検出
• Authors: Yu-Chuan Su, Soravit Changpinyo, Xiangning Chen, Sathish Thoppay, Cho-Jui Hsieh, Lior Shapira, Radu Soricut, Hartwig Adam, Matthew Brown, Ming-Hsuan Yang, Boqing Gong
• Abstract要約: 2.5D視覚関係検出(2.5VRD)に関する研究 一般的なVRDとは異なり、2.5VRDは自我中心であり、カメラの視点をすべての2.5D関係の共通参照として利用する。 1k画像から512kオブジェクト間の220kの2.5d関係からなる新しいデータセットを作成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 142.69699509655428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual 2.5D perception involves understanding the semantics and geometry of a scene through reasoning about object relationships with respect to the viewer in an environment. However, existing works in visual recognition primarily focus on the semantics. To bridge this gap, we study 2.5D visual relationship detection (2.5VRD), in which the goal is to jointly detect objects and predict their relative depth and occlusion relationships. Unlike general VRD, 2.5VRD is egocentric, using the camera's viewpoint as a common reference for all 2.5D relationships. Unlike depth estimation, 2.5VRD is object-centric and not only focuses on depth. To enable progress on this task, we create a new dataset consisting of 220k human-annotated 2.5D relationships among 512K objects from 11K images. We analyze this dataset and conduct extensive experiments including benchmarking multiple state-of-the-art VRD models on this task. Our results show that existing models largely rely on semantic cues and simple heuristics to solve 2.5VRD, motivating further research on models for 2.5D perception. The new dataset is available at https://github.com/google-research-datasets/2.5vrd.
• Abstract（参考訳）: 視覚的2.5D知覚は、環境におけるビューアーに対するオブジェクトの関係について推論することで、シーンの意味と幾何学を理解することを含む。 しかし、視覚認識における既存の研究は主に意味論に焦点を当てている。 このギャップを埋めるために、2.5次元視覚的関係検出(2.5VRD)について検討し、対象を共同で検出し、相対的な深さと閉塞関係を予測する。 一般的なVRDとは異なり、2.5VRDは自我中心であり、カメラの視点をすべての2.5D関係の共通参照として利用する。 深さ推定とは異なり、2.5VRDは対象中心であり、深さのみに焦点を当てるものではない。 1K画像から512Kオブジェクト間の220kの人間アノテーションによる2.5D関係からなる新しいデータセットを作成する。 このデータセットを分析し、このタスク上で複数の最先端VRDモデルのベンチマークを含む広範な実験を行う。 以上の結果から,既存のモデルは2.5VRDを解くための意味的手がかりと単純なヒューリスティックに大きく依存していることが示唆された。 新しいデータセットはhttps://github.com/google-research-datasets/2.5vrdで入手できる。

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