論文の概要: RICE: Refining Instance Masks in Cluttered Environments with Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.15711v1
• Date: Tue, 29 Jun 2021 20:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-02 01:41:15.247899
• Title: RICE: Refining Instance Masks in Cluttered Environments with Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: RICE: グラフニューラルネットワークによるクラッタ環境におけるインスタンスマスクの精製
• Authors: Christopher Xie, Arsalan Mousavian, Yu Xiang, Dieter Fox
• Abstract要約: 本稿では,インスタンスマスクのグラフベース表現を利用して,そのような手法の出力を改良する新しいフレームワークを提案する。 我々は、セグメンテーションにスマートな摂動をサンプリングできるディープネットワークと、オブジェクト間の関係をエンコード可能なグラフニューラルネットワークを訓練し、セグメンテーションを評価する。 本稿では,本手法によって生成された不確実性推定を用いてマニピュレータを誘導し,乱れたシーンを効率的に理解するアプリケーションについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.15260967235835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Segmenting unseen object instances in cluttered environments is an important capability that robots need when functioning in unstructured environments. While previous methods have exhibited promising results, they still tend to provide incorrect results in highly cluttered scenes. We postulate that a network architecture that encodes relations between objects at a high-level can be beneficial. Thus, in this work, we propose a novel framework that refines the output of such methods by utilizing a graph-based representation of instance masks. We train deep networks capable of sampling smart perturbations to the segmentations, and a graph neural network, which can encode relations between objects, to evaluate the perturbed segmentations. Our proposed method is orthogonal to previous works and achieves state-of-the-art performance when combined with them. We demonstrate an application that uses uncertainty estimates generated by our method to guide a manipulator, leading to efficient understanding of cluttered scenes. Code, models, and video can be found at https://github.com/chrisdxie/rice .
• Abstract（参考訳）: 乱雑な環境でのオブジェクトインスタンスのセグメンテーションは、ロボットが非構造化環境で機能するのに必要な重要な機能である。 従来の手法は有望な結果を示してきたが、それでも非常に散らかったシーンで誤った結果を与える傾向にある。 我々は、オブジェクト間の関係を高いレベルでエンコードするネットワークアーキテクチャが有益であると仮定する。 そこで本研究では,インスタンスマスクのグラフベース表現を利用して,そのような手法の出力を改良する新しいフレームワークを提案する。 対象間の関係をエンコード可能なグラフニューラルネットワークを用いて,セグメント化に対するスマートな摂動をサンプリングする深層ネットワークを訓練し,摂動分節を評価する。 提案手法は,従来の作品と直交し,それらと組み合わせて最先端の性能を実現する。 本手法では,不確実性推定を用いてマニピュレータを誘導し,クラッタ化されたシーンを効率的に理解するアプリケーションを示す。 コード、モデル、ビデオはhttps://github.com/chrisdxie/rice で見ることができる。

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