論文の概要: Incremental 3D Semantic Scene Graph Prediction from RGB Sequences

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02743v2
• Date: Sat, 6 May 2023 20:15:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 11:22:13.939127
• Title: Incremental 3D Semantic Scene Graph Prediction from RGB Sequences
• Title（参考訳）: RGBシーケンスからのインクリメンタル3次元セマンティックシーングラフ予測
• Authors: Shun-Cheng Wu, Keisuke Tateno, Nassir Navab, Federico Tombari
• Abstract要約: RGB画像列が与えられたシーンの一貫性のある3Dセマンティックシーングラフをインクリメンタルに構築するリアルタイムフレームワークを提案する。 提案手法は,新たなインクリメンタルエンティティ推定パイプラインとシーングラフ予測ネットワークから構成される。 提案するネットワークは,シーンエンティティから抽出した多視点および幾何学的特徴を用いて,反復的メッセージパッシングを用いた3次元セマンティックシーングラフを推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.77318031029404
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: 3D semantic scene graphs are a powerful holistic representation as they describe the individual objects and depict the relation between them. They are compact high-level graphs that enable many tasks requiring scene reasoning. In real-world settings, existing 3D estimation methods produce robust predictions that mostly rely on dense inputs. In this work, we propose a real-time framework that incrementally builds a consistent 3D semantic scene graph of a scene given an RGB image sequence. Our method consists of a novel incremental entity estimation pipeline and a scene graph prediction network. The proposed pipeline simultaneously reconstructs a sparse point map and fuses entity estimation from the input images. The proposed network estimates 3D semantic scene graphs with iterative message passing using multi-view and geometric features extracted from the scene entities. Extensive experiments on the 3RScan dataset show the effectiveness of the proposed method in this challenging task, outperforming state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 3dセマンティックシーングラフは、個々のオブジェクトを記述し、それらの関係を描写する強力な総合表現である。 これらは、シーン推論を必要とする多くのタスクを可能にするコンパクトなハイレベルグラフである。 実世界の環境では、既存の3d推定手法は、主に高密度入力に依存する堅牢な予測を生成する。 本研究では,RGB画像シーケンスが与えられたシーンの連続した3Dセマンティックシーングラフを段階的に構築するリアルタイムフレームワークを提案する。 提案手法は,新たなインクリメンタルエンティティ推定パイプラインとシーングラフ予測ネットワークから構成される。 提案するパイプラインはスパースポイントマップを同時に再構成し、入力画像からエンティティ推定を融合する。 提案ネットワークは,シーンエンティティから抽出した多視点および幾何学的特徴を用いて,反復メッセージパッシングを伴う3次元意味的シーングラフを推定する。 3RScanデータセットの大規模な実験により,本課題における提案手法の有効性が示された。

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