論文の概要: ObPose: Leveraging Canonical Pose for Object-Centric Scene Inference in 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03591v1
• Date: Tue, 7 Jun 2022 21:15:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 13:25:47.855156
• Title: ObPose: Leveraging Canonical Pose for Object-Centric Scene Inference in 3D
• Title（参考訳）: obpose: 3dでオブジェクト中心のシーン推論に標準的なポーズを活用する
• Authors: Yizhe Wu, Oiwi Parker Jones, Ingmar Posner
• Abstract要約: 我々は、RGB-Dビデオから3Dオブジェクトを教師なしで分割することを学ぶ、教師なしオブジェクト中心生成モデルObPoseを提案する。 2D表現学習における先行技術に触発されたObPoseは、対象位置(場所)と外見(場所)情報を別々に符号化して、分解された潜在空間を考える。 ObPoseは、現在の最先端の3Dシーン推論よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.700203922407496
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present ObPose, an unsupervised object-centric generative model that learns to segment 3D objects from RGB-D video in an unsupervised manner. Inspired by prior art in 2D representation learning, ObPose considers a factorised latent space, separately encoding object-wise location (where) and appearance (what) information. In particular, ObPose leverages an object's canonical pose, defined via a minimum volume principle, as a novel inductive bias for learning the where component. To achieve this, we propose an efficient, voxelised approximation approach to recover the object shape directly from a neural radiance field (NeRF). As a consequence, ObPose models scenes as compositions of NeRFs representing individual objects. When evaluated on the YCB dataset for unsupervised scene segmentation, ObPose outperforms the current state-of-the-art in 3D scene inference (ObSuRF) by a significant margin in terms of segmentation quality for both video inputs as well as for multi-view static scenes. In addition, the design choices made in the ObPose encoder are validated with relevant ablations.
• Abstract（参考訳）: 我々は、RGB-Dビデオから3Dオブジェクトを教師なしで分割することを学ぶ、教師なしオブジェクト中心生成モデルObPoseを提案する。 2D表現学習における先行技術に触発されたObPoseは、対象位置(場所)と外見(場所)情報を別々に符号化して、分解された潜在空間を考える。 特にobposeは、最小体積原理によって定義される対象の標準的姿勢を、where成分を学ぶための新しい帰納的バイアスとして利用する。 そこで本研究では,神経放射場(nerf)から直接物体形状を復元する効率的なボクセル近似手法を提案する。 その結果、ObPoseはシーンを個々のオブジェクトを表すNeRFの合成としてモデル化する。 教師なしシーンセグメンテーションのためのYCBデータセットで評価すると、ObPoseは、ビデオ入力とマルチビュー静的シーンの両方のセグメンテーション品質において、現在の3Dシーン推論(ObSuRF)よりもかなり優れている。 さらに、ObPoseエンコーダの設計選択は、関連する改善によって検証される。

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