論文の概要: Multi-body SE(3) Equivariance for Unsupervised Rigid Segmentation and Motion Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05584v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 22:55:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 15:16:33.264670
• Title: Multi-body SE(3) Equivariance for Unsupervised Rigid Segmentation and Motion Estimation
• Title（参考訳）: 教師なし剛体セグメンテーションと運動推定のための多体SE(3)等価性
• Authors: Jia-Xing Zhong, Ta-Ying Cheng, Yuhang He, Kai Lu, Kaichen Zhou, Andrew Markham, Niki Trigoni
• Abstract要約: 本稿では、SE(3)同変アーキテクチャと、この課題に教師なしで取り組むためのトレーニング戦略を提案する。 我々のアーキテクチャは、セグメンテーションマスクを予測する2つの軽量で相互接続されたヘッドで構成されている。 統合トレーニング戦略は,2つの予測を協調的に最適化しながら,オンラインで実施することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.50249572584122
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A truly generalizable approach to rigid segmentation and motion estimation is fundamental to 3D understanding of articulated objects and moving scenes. In view of the tightly coupled relationship between segmentation and motion estimates, we present an SE(3) equivariant architecture and a training strategy to tackle this task in an unsupervised manner. Our architecture comprises two lightweight and inter-connected heads that predict segmentation masks using point-level invariant features and motion estimates from SE(3) equivariant features without the prerequisites of category information. Our unified training strategy can be performed online while jointly optimizing the two predictions by exploiting the interrelations among scene flow, segmentation mask, and rigid transformations. We show experiments on four datasets as evidence of the superiority of our method both in terms of model performance and computational efficiency with only 0.25M parameters and 0.92G FLOPs. To the best of our knowledge, this is the first work designed for category-agnostic part-level SE(3) equivariance in dynamic point clouds.
• Abstract（参考訳）: 厳密なセグメンテーションと運動推定への真に一般化可能なアプローチは、明瞭な物体や移動シーンの3次元理解に不可欠である。 セグメンテーションと運動推定の密結合性の観点から,SE(3)同変アーキテクチャと,この課題に教師なしで取り組むためのトレーニング戦略を提案する。 本アーキテクチャは,2つの軽量かつ相互接続型ヘッドからなり,点レベル不変特徴を用いたセグメンテーションマスクとSE(3)同変特徴からの運動推定をカテゴリ情報の前提条件なしに予測する。 シーンフロー,セグメンテーションマスク,剛性変換の相互関係を生かして,2つの予測を共同で最適化しながら,統一トレーニング戦略をオンラインで実施する。 モデル性能と計算効率の両面において,0.25Mパラメータと0.92G FLOPを用いた4つのデータセット実験を行った。 我々の知る限りでは、これは動的点雲におけるカテゴリーに依存しない部分レベルSE(3)同値性のために設計された最初の研究である。

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