論文の概要: Semantically Controllable Scene Generation with Guidance of Explicit Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04066v1
• Date: Tue, 8 Jun 2021 02:51:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-10 07:09:06.431551
• Title: Semantically Controllable Scene Generation with Guidance of Explicit Knowledge
• Title（参考訳）: 明示的知識の指導による意味制御可能なシーン生成
• Authors: Wenhao Ding, Bo Li, Kim Ji Eun, Ding Zhao
• Abstract要約: 本稿では,ドメイン知識をテキスト的に生成プロセスに組み込む新しい手法を提案する。 複雑なシーン表現を学習するための木構造生成モデルを提案する。 本手法は, 異なる最先端3Dポイントクラウドセグメンテーションモデルに対して, 対向的なトラフィックシーンを効率よく同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.139774604219603
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deep Generative Models (DGMs) are known for their superior capability in generating realistic data. Extending purely data-driven approaches, recent specialized DGMs may satisfy additional controllable requirements such as embedding a traffic sign in a driving scene, by manipulating patterns \textit{implicitly} in the neuron or feature level. In this paper, we introduce a novel method to incorporate domain knowledge \textit{explicitly} in the generation process to achieve semantically controllable scene generation. We categorize our knowledge into two types to be consistent with the composition of natural scenes, where the first type represents the property of objects and the second type represents the relationship among objects. We then propose a tree-structured generative model to learn complex scene representation, whose nodes and edges are naturally corresponding to the two types of knowledge respectively. Knowledge can be explicitly integrated to enable semantically controllable scene generation by imposing semantic rules on properties of nodes and edges in the tree structure. We construct a synthetic example to illustrate the controllability and explainability of our method in a clean setting. We further extend the synthetic example to realistic autonomous vehicle driving environments and conduct extensive experiments to show that our method efficiently identifies adversarial traffic scenes against different state-of-the-art 3D point cloud segmentation models satisfying the traffic rules specified as the explicit knowledge.
• Abstract（参考訳）: 深部生成モデル(DGM)は、現実的なデータを生成する優れた能力で知られている。 純粋にデータ駆動アプローチを拡張するため、最近の特殊なDGMは、運転シーンに交通標識を埋め込むなど、ニューロンや機能レベルでパターンを操作することで、制御可能な追加要件を満たすことができる。 本稿では,意味的に制御可能なシーン生成を実現するために,生成プロセスにドメイン知識 \textit{explicitly} を組み込む新しい手法を提案する。 そこで,本研究では,2種類の知識を自然シーンの合成と整合性に分類し,第1のタイプがオブジェクトの特性を表し,第2のタイプがオブジェクト間の関係を表す。 次に,ノードとエッジがそれぞれ2種類の知識に対応している複雑なシーン表現を学習するための木構造生成モデルを提案する。 知識を明示的に統合することで、ツリー構造内のノードとエッジのプロパティにセマンティックルールを付与することで、セマンティック制御可能なシーン生成を可能にする。 クリーンな環境下での制御性と説明可能性を示すための合成例を構築した。 さらに, 現実的な自動運転車走行環境への合成例を拡張し, 提案手法が明示的な知識として規定された交通ルールを満たす3Dポイントクラウドセグメンテーションモデルに対して, 敵の交通シーンを効果的に識別することを示した。

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