論文の概要: Panoptic Lifting for 3D Scene Understanding with Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09802v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 19:15:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-21 14:28:43.681694
• Title: Panoptic Lifting for 3D Scene Understanding with Neural Fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた3次元シーン理解のためのパノプティカルリフティング
• Authors: Yawar Siddiqui, Lorenzo Porzi, Samuel Rota Bul\'o, Norman M\"uller, Matthias Nie{\ss}ner, Angela Dai, Peter Kontschieder
• Abstract要約: そこで本研究では,撮影シーンの画像からパノプティカル3D表現を学習するための新しい手法を提案する。 本手法では,事前学習ネットワークから推定される2次元空間分割マスクのみを必要とする。 実験結果は、Hypersim、Replica、ScanNetデータセットに挑戦するアプローチを検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.59498558663363
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose Panoptic Lifting, a novel approach for learning panoptic 3D volumetric representations from images of in-the-wild scenes. Once trained, our model can render color images together with 3D-consistent panoptic segmentation from novel viewpoints. Unlike existing approaches which use 3D input directly or indirectly, our method requires only machine-generated 2D panoptic segmentation masks inferred from a pre-trained network. Our core contribution is a panoptic lifting scheme based on a neural field representation that generates a unified and multi-view consistent, 3D panoptic representation of the scene. To account for inconsistencies of 2D instance identifiers across views, we solve a linear assignment with a cost based on the model's current predictions and the machine-generated segmentation masks, thus enabling us to lift 2D instances to 3D in a consistent way. We further propose and ablate contributions that make our method more robust to noisy, machine-generated labels, including test-time augmentations for confidence estimates, segment consistency loss, bounded segmentation fields, and gradient stopping. Experimental results validate our approach on the challenging Hypersim, Replica, and ScanNet datasets, improving by 8.4, 13.8, and 10.6% in scene-level PQ over state of the art.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,野生場面の画像からパンオプティカルな3次元容積表現を学習するための新しい手法であるpanopticliftを提案する。 トレーニングが完了すると、新しい視点からカラー画像と3D一貫性のあるパノプティクスのセグメンテーションを同時にレンダリングできる。 直接あるいは間接的に3D入力を使用する既存のアプローチとは異なり,本手法では,事前学習ネットワークから推定される2次元パノプティック・セグメンテーションマスクのみを必要とする。 我々のコアコントリビューションは、シーンの統一された多視点の3次元パノプティクス表現を生成するニューラルネットワーク表現に基づくパノプティカルリフト方式である。 ビュー間の2dインスタンス識別子の不整合を考慮し、モデルの現在の予測とマシン生成セグメンテーションマスクに基づくコストで線形割り当てを解決し、2dインスタンスを一貫した方法で3dにリフトすることができる。 さらに,信頼度推定のためのテスト時間拡張,セグメント一貫性損失,境界セグメンテーションフィールド,勾配停止など,ノイズの多いマシン生成ラベルに対してより堅牢な貢献を提案する。 実験結果は、Hypersim、Replica、ScanNetのデータセットに対する我々のアプローチを検証し、最先端のシーンレベルのPQにおいて8.4、13.8、および10.6%改善した。

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