論文の概要: Multi-Object Discovery by Low-Dimensional Object Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08027v1
• Date: Sun, 16 Jul 2023 12:35:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 16:13:49.713202
• Title: Multi-Object Discovery by Low-Dimensional Object Motion
• Title（参考訳）: 低次元物体運動による多物体発見
• Authors: Sadra Safadoust, Fatma G\"uney
• Abstract要約: 単一画像からの流れを再構成する際のあいまいさを取り除くために,画素単位の幾何と物体の動きをモデル化する。 シーン構造とオブジェクトの動きをモデル化することにより、合成および実世界のデータセット上での教師なしマルチオブジェクトセグメンテーションの最先端結果を得る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent work in unsupervised multi-object segmentation shows impressive results by predicting motion from a single image despite the inherent ambiguity in predicting motion without the next image. On the other hand, the set of possible motions for an image can be constrained to a low-dimensional space by considering the scene structure and moving objects in it. We propose to model pixel-wise geometry and object motion to remove ambiguity in reconstructing flow from a single image. Specifically, we divide the image into coherently moving regions and use depth to construct flow bases that best explain the observed flow in each region. We achieve state-of-the-art results in unsupervised multi-object segmentation on synthetic and real-world datasets by modeling the scene structure and object motion. Our evaluation of the predicted depth maps shows reliable performance in monocular depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 教師なし多目的セグメンテーションの最近の研究は、次の画像のない動きのあいまいさに拘わらず、単一の画像から動きを予測することで印象的な結果を示している。 一方、シーン構造を考慮し、被写体を移動させることで、画像の可能な運動のセットを低次元空間に制約することができる。 単一画像からの流れを再構成する際のあいまいさを取り除くために,画素単位の幾何と物体の動きをモデル化する。 具体的には、画像をコヒーレントに動く領域に分割し、各領域で観測された流れを最もよく説明するフローベースを構築する。 本研究では,シーン構造と物体の動きをモデル化することにより,合成および実世界のデータセット上で教師なしマルチオブジェクトセグメンテーションを実現する。 予測深度マップの評価は単眼深度推定における信頼性を示す。

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