論文の概要: Split, Merge, and Refine: Fitting Tight Bounding Boxes via
Over-Segmentation and Iterative Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.04336v3
- Date: Fri, 1 Dec 2023 14:07:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-04 18:55:34.706468
- Title: Split, Merge, and Refine: Fitting Tight Bounding Boxes via
Over-Segmentation and Iterative Search
- Title（参考訳）: 分割、マージ、精製:オーバーセグメンテーションと反復探索による厳密なバウンディングボックスの適合
- Authors: Chanhyeok Park, Minhyuk Sung
- Abstract要約: 本稿では,3次元形状の密接な束縛箱の集合を,過剰な分割と反復的なマージと精錬によって見つけるための新しい枠組みを提案する。
思慮深い評価により、トレーニングデータや監督を必要とせず、完全なカバレッジ、厳密さ、適切な数のバウンディングボックスを提示する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.29167642670379
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Achieving tight bounding boxes of a shape while guaranteeing complete
boundness is an essential task for efficient geometric operations and
unsupervised semantic part detection. But previous methods fail to achieve both
full coverage and tightness. Neural-network-based methods are not suitable for
these goals due to the non-differentiability of the objective, while classic
iterative search methods suffer from their sensitivity to the initialization.
We propose a novel framework for finding a set of tight bounding boxes of a 3D
shape via over-segmentation and iterative merging and refinement. Our result
shows that utilizing effective search methods with appropriate objectives is
the key to producing bounding boxes with both properties. We employ an existing
pre-segmentation to split the shape and obtain over-segmentation. Then, we
apply hierarchical merging with our novel tightness-aware merging and stopping
criteria. To overcome the sensitivity to the initialization, we also define
actions to refine the bounding box parameters in an Markov Decision Process
(MDP) setup with a soft reward function promoting a wider exploration. Lastly,
we further improve the refinement step with Monte Carlo Tree Search (MCTS)
based multi-action space exploration. By thoughtful evaluation on diverse 3D
shapes, we demonstrate full coverage, tightness, and an adequate number of
bounding boxes of our method without requiring any training data or
supervision. It thus can be applied to various downstream tasks in computer
vision and graphics.
- Abstract（参考訳）: 完全境界を保証しながら形状のタイトなバウンディングボックスを達成することは、効率的な幾何学的操作と教師なし意味部分検出にとって必須のタスクである。
しかし、以前の方法は完全なカバレッジと厳密性の両方を達成できなかった。
従来の反復探索法は初期化に対する感度に悩まされているが, 目的の非微分性のため, ニューラルネットワークに基づく手法はこれらの目標に適していない。
本稿では,オーバーセグメンテーションと反復的マージ・リファインメントにより3次元形状のタイトなバウンディングボックス群を求めるための新しい枠組みを提案する。
以上の結果から, 有効な検索手法を適切な目的に活用することが, 両方の特性を持つ境界ボックス生成の鍵となる。
既存のプレセグメンテーションを用いて形状を分割し、オーバーセグメンテーションを得る。
次に,新しいタイトネス・アウェアマージ基準と階層的マージを適用する。
また,初期化に対する感度を克服するために,より広範な探索を促進するソフト報酬機能を備えたマルコフ決定プロセス(mdp)のバウンディングボックスパラメータを洗練するためのアクションを定義する。
最後に,モンテカルロ木探索(MCTS)に基づく多行動宇宙探査により,改良の歩みをさらに改善する。
多様な3次元形状について熟慮した評価を行うことで,トレーニングデータや監督を必要とせず,完全なカバレッジ,タイトネス,適切なバウンディングボックス数を示す。
これにより、コンピュータビジョンやグラフィックスの様々な下流タスクに適用することができる。
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