論文の概要: ConceptGraphs: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Perception and Planning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16650v1
• Date: Thu, 28 Sep 2023 17:53:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 12:57:15.365498
• Title: ConceptGraphs: Open-Vocabulary 3D Scene Graphs for Perception and Planning
• Title（参考訳）: ConceptGraphs: 知覚と計画のためのオープンVocabulary 3D Scene Graphs
• Authors: Qiao Gu, Alihusein Kuwajerwala, Sacha Morin, Krishna Murthy Jatavallabhula, Bipasha Sen, Aditya Agarwal, Corban Rivera, William Paul, Kirsty Ellis, Rama Chellappa, Chuang Gan, Celso Miguel de Melo, Joshua B. Tenenbaum, Antonio Torralba, Florian Shkurti, Liam Paull
• Abstract要約: ConceptGraphsはオープンな3Dシーン用のグラフ構造化表現である。 2Dファウンデーションモデルを活用し、マルチビューアソシエーションによってアウトプットを3Dに融合することで構築される。 我々は,この表現の有用性を,下流の計画タスクを通じて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 125.90002884194838
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For robots to perform a wide variety of tasks, they require a 3D representation of the world that is semantically rich, yet compact and efficient for task-driven perception and planning. Recent approaches have attempted to leverage features from large vision-language models to encode semantics in 3D representations. However, these approaches tend to produce maps with per-point feature vectors, which do not scale well in larger environments, nor do they contain semantic spatial relationships between entities in the environment, which are useful for downstream planning. In this work, we propose ConceptGraphs, an open-vocabulary graph-structured representation for 3D scenes. ConceptGraphs is built by leveraging 2D foundation models and fusing their output to 3D by multi-view association. The resulting representations generalize to novel semantic classes, without the need to collect large 3D datasets or finetune models. We demonstrate the utility of this representation through a number of downstream planning tasks that are specified through abstract (language) prompts and require complex reasoning over spatial and semantic concepts. (Project page: https://concept-graphs.github.io/ Explainer video: https://youtu.be/mRhNkQwRYnc )
• Abstract（参考訳）: ロボットがさまざまなタスクをこなすためには、意味的にリッチだが、タスク駆動の知覚と計画のためにコンパクトで効率的な世界を3d表現する必要がある。 最近のアプローチでは、3d表現に意味をエンコードするために大きな視覚言語モデルの機能を活用しようと試みている。 しかし、これらの手法は、大規模環境ではうまくスケールしない点ごとの特徴ベクトルを持つマップを生成する傾向があり、また、下流計画に役立つ環境内のエンティティ間の意味的な空間的関係も含まない。 本研究では,3dシーンのためのオープンボカブラリーグラフ構造表現であるconceptgraphsを提案する。 ConceptGraphsは2Dファウンデーションモデルを活用し、マルチビューアソシエーションによって出力を3Dに融合することによって構築される。 得られた表現は、大きな3Dデータセットやファインチューンモデルを集めることなく、新しいセマンティッククラスに一般化される。 抽象的(言語的)プロンプトを通じて特定され,空間的および意味的概念に対する複雑な推論を必要とする,下流計画タスクを通じて,この表現の有用性を実証する。 (プロジェクトページ: https://concept-graphs.github.io/ Explainer video: https://youtu.be/mRhNkQwRYnc )

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