論文の概要: WildRefer: 3D Object Localization in Large-scale Dynamic Scenes with Multi-modal Visual Data and Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.05645v1
• Date: Wed, 12 Apr 2023 06:48:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-13 15:59:37.562334
• Title: WildRefer: 3D Object Localization in Large-scale Dynamic Scenes with Multi-modal Visual Data and Natural Language
• Title（参考訳）: WildRefer: マルチモーダルビジュアルデータと自然言語を用いた大規模動的シーンにおける3次元オブジェクトのローカライゼーション
• Authors: Zhenxiang Lin, Xidong Peng, Peishan Cong, Yuenan Hou, Xinge Zhu, Sibei Yang, Yuexin Ma
• Abstract要約: 本稿では,自然言語記述とオンラインキャプチャによるマルチモーダル視覚データに基づく大規模動的シーンにおける3次元視覚接地作業について紹介する。 本研究では,画像の外観特徴,点雲の位置と幾何学的特徴,および連続的な入力フレームにおける動的特徴を言語の意味的特徴にマッチさせる手法であるWildReferを提案する。 われわれのデータセットは、野生の3Dビジュアルグラウンドの研究にとって重要なものであり、自動運転とサービスロボットの開発を促進する大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.33863007110277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce the task of 3D visual grounding in large-scale dynamic scenes based on natural linguistic descriptions and online captured multi-modal visual data, including 2D images and 3D LiDAR point clouds. We present a novel method, WildRefer, for this task by fully utilizing the appearance features in images, the location and geometry features in point clouds, and the dynamic features in consecutive input frames to match the semantic features in language. In particular, we propose two novel datasets, STRefer and LifeRefer, which focus on large-scale human-centric daily-life scenarios with abundant 3D object and natural language annotations. Our datasets are significant for the research of 3D visual grounding in the wild and has huge potential to boost the development of autonomous driving and service robots. Extensive comparisons and ablation studies illustrate that our method achieves state-of-the-art performance on two proposed datasets. Code and dataset will be released when the paper is published.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,2次元画像と3次元LiDAR点雲を含む,自然言語記述とオンラインキャプチャによるマルチモーダル視覚データに基づく大規模動的シーンにおける3次元視覚グラウンドの課題を紹介する。 本稿では,画像の出現特性,点雲の位置と幾何学的特徴,連続入力フレームの動的特徴を十分に活用し,言語における意味的特徴に適合させる新しい手法であるwildreferを提案する。 特に,3dオブジェクトと自然言語アノテーションが豊富な大規模人間中心の日常シナリオに焦点を当てた,streferとlifereferという2つの新しいデータセットを提案する。 私たちのデータセットは、野生の3d視覚基盤の研究に重要であり、自動運転とサービスロボットの開発を促進する大きな可能性を秘めています。 広範な比較とアブレーション研究により,提案手法が2つのデータセットにおいて最先端の性能を実現することが示された。 コードとデータセットは、論文が公開されたときにリリースされる。

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