論文の概要: Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene Understanding from 2D Vision-Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11514v1
• Date: Sat, 23 Jul 2022 13:10:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-26 15:36:47.170706
• Title: Semantic Abstraction: Open-World 3D Scene Understanding from 2D Vision-Language Models
• Title（参考訳）: セマンティック抽象化:2次元視覚言語モデルによるオープンワールド3Dシーン理解
• Authors: Huy Ha, Shuran Song
• Abstract要約: オープンセットの語彙とドメイン外視覚入力を用いて,エージェントが自身の3D環境を判断する必要があるタスクのファミリーである,オープンワールドの3Dシーン理解について検討する。 本稿では,2次元視覚言語モデルに新しい空間能力を付加したセマンティック抽象化(Semantic Abstraction, SemAbs)を提案する。 オープンワールド3Dシーン理解タスクにおけるSemAbsの有用性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.606199768716532
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We study open-world 3D scene understanding, a family of tasks that require agents to reason about their 3D environment with an open-set vocabulary and out-of-domain visual inputs - a critical skill for robots to operate in the unstructured 3D world. Towards this end, we propose Semantic Abstraction (SemAbs), a framework that equips 2D Vision-Language Models (VLMs) with new 3D spatial capabilities, while maintaining their zero-shot robustness. We achieve this abstraction using relevancy maps extracted from CLIP, and learn 3D spatial and geometric reasoning skills on top of those abstractions in a semantic-agnostic manner. We demonstrate the usefulness of SemAbs on two open-world 3D scene understanding tasks: 1) completing partially observed objects and 2) localizing hidden objects from language descriptions. Experiments show that SemAbs can generalize to novel vocabulary, materials/lighting, classes, and domains (i.e., real-world scans) from training on limited 3D synthetic data. Code and data will be available at https://semantic-abstraction.cs.columbia.edu/
• Abstract（参考訳）: オープンワールドの3Dシーン理解(オープンワールドの3Dシーン理解)は、エージェントがオープンセットの語彙とドメイン外の視覚入力で3D環境を判断する必要があるタスクのファミリーである。 この目的に向けて,ゼロショット・ロバスト性を維持しつつ,新たな3次元空間能力を備えた2次元視覚言語モデル(vlms)を装備するフレームワークであるセマンティック・抽象化(semabs)を提案する。 この抽象化は,CLIPから抽出した関連性マップを用いて実現し,その上に3次元空間的および幾何学的推論スキルを意味論的に学習する。 オープンワールド3Dシーン理解タスクにおけるSemAbsの有用性を示す。 1)部分的に観察された対象を完了し、 2)隠れたオブジェクトを言語記述からローカライズする。 実験により、SemAbsは、限られた3D合成データのトレーニングから、新しい語彙、材料/照明、クラス、ドメイン(現実世界のスキャン)に一般化できることが示された。 コードとデータはhttps://semantic-abstraction.cs.columbia.edu/で入手できる。

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