論文の概要: Leveraging commonsense for object localisation in partial scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.00562v1
• Date: Tue, 1 Nov 2022 16:17:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-02 14:09:05.750081
• Title: Leveraging commonsense for object localisation in partial scenes
• Title（参考訳）: 部分的シーンにおけるオブジェクトローカライズのためのcommonsenseの活用
• Authors: Francesco Giuliari, Geri Skenderi, Marco Cristani, Alessio Del Bue and Yiming Wang
• Abstract要約: 空間コモンセンスグラフ(D-SCG)の幾何学的推論を容易にする新しいシーン表現を提案する。 新たな注目メッセージパッシング機構を実装したグラフニューラルネットワークを用いて,対象物体の未知の位置を推定する。 本研究では, 局所化精度を8倍に向上させるため, 部分ScanNetによる手法の評価を行い, 最先端技術の改善を5.9%向上させた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.47035776975184
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose an end-to-end solution to address the problem of object localisation in partial scenes, where we aim to estimate the position of an object in an unknown area given only a partial 3D scan of the scene. We propose a novel scene representation to facilitate the geometric reasoning, Directed Spatial Commonsense Graph (D-SCG), a spatial scene graph that is enriched with additional concept nodes from a commonsense knowledge base. Specifically, the nodes of D-SCG represent the scene objects and the edges are their relative positions. Each object node is then connected via different commonsense relationships to a set of concept nodes. With the proposed graph-based scene representation, we estimate the unknown position of the target object using a Graph Neural Network that implements a novel attentional message passing mechanism. The network first predicts the relative positions between the target object and each visible object by learning a rich representation of the objects via aggregating both the object nodes and the concept nodes in D-SCG. These relative positions then are merged to obtain the final position. We evaluate our method using Partial ScanNet, improving the state-of-the-art by 5.9% in terms of the localisation accuracy at a 8x faster training speed.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,シーンの部分的な3dスキャンだけで未知の領域における対象の位置を推定することを目的とした,部分シーンにおける対象の局所化問題に対処するエンドツーエンドソリューションを提案する。 本研究では,空間的シーングラフであるdirected spatial commonsense graph (d-scg) の幾何学的推論を容易にする新しいシーン表現を提案する。 具体的には、d-scgのノードはシーンオブジェクトを表し、エッジは相対的な位置である。 各オブジェクトノードは、概念ノードの集合と異なるコモンセンス関係を介して接続される。 提案するグラフベースシーン表現では,新たな注目メッセージパッシング機構を実装したグラフニューラルネットワークを用いて,対象物体の未知の位置を推定する。 ネットワークは、D-SCGにおいて、対象ノードと概念ノードの両方を集約することにより、対象オブジェクトと各可視オブジェクトの相対位置を予測する。 そして、それらの相対的な位置をマージして最終位置を得る。 本手法を部分走査網を用いて評価し,8倍の速さで局所化精度を5.9%向上させた。

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