論文の概要: Structure from Action: Learning Interactions for Articulated Object 3D Structure Discovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.08997v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 16:49:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 15:21:54.008398
• Title: Structure from Action: Learning Interactions for Articulated Object 3D Structure Discovery
• Title（参考訳）: 行動からの構造: 人工物体3次元構造発見のための相互作用の学習
• Authors: Neil Nie, Samir Yitzhak Gadre, Kiana Ehsani, Shuran Song
• Abstract要約: SfA(Structure from Action)は,目に見えない物体の3次元部分形状と関節パラメータを発見するためのフレームワークである。 情報的相互作用を選択することで、SfAは部品を発見し、閉じた引き出しの内側のような閉塞面を明らかにする。 経験的に、SfAは最先端のコンポーネントのパイプラインを25.4の3D IoUパーセンテージで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.96346371296251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce Structure from Action (SfA), a framework to discover 3D part geometry and joint parameters of unseen articulated objects via a sequence of inferred interactions. Our key insight is that 3D interaction and perception should be considered in conjunction to construct 3D articulated CAD models, especially for categories not seen during training. By selecting informative interactions, SfA discovers parts and reveals occluded surfaces, like the inside of a closed drawer. By aggregating visual observations in 3D, SfA accurately segments multiple parts, reconstructs part geometry, and infers all joint parameters in a canonical coordinate frame. Our experiments demonstrate that a SfA model trained in simulation can generalize to many unseen object categories with diverse structures and to real-world objects. Empirically, SfA outperforms a pipeline of state-of-the-art components by 25.4 3D IoU percentage points on unseen categories, while matching already performant joint estimation baselines.
• Abstract（参考訳）: SfA(Structure from Action)は,不明瞭な物体の3次元部分形状と関節パラメータを推論された相互作用によって検出するフレームワークである。 我々の重要な洞察は、3次元の相互作用と知覚を協調して3次元のCADモデルを構築するべきであるということだ。 情報的相互作用を選択することで、SfAは部品を発見し、閉じた引き出しの内側のような閉塞面を明らかにする。 3Dで視覚的観察を集約することにより、SfAは複数の部分を正確に分割し、部分形状を再構成し、標準座標フレーム内の全ての関節パラメータを推測する。 シミュレーションで訓練されたsfaモデルが,多様な構造を持つ多数の未知のオブジェクトカテゴリと実世界のオブジェクトに一般化できることを実証した。 経験的に、SfAは最先端のコンポーネントのパイプラインを25.4の3D IoUパーセンテージで未確認のカテゴリで上回り、既に実行されている関節推定ベースラインをマッチングする。

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