論文の概要: DORec: Decomposed Object Reconstruction Utilizing 2D Self-Supervised Features

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11092v2
• Date: Thu, 19 Oct 2023 14:16:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-20 11:26:49.848000
• Title: DORec: Decomposed Object Reconstruction Utilizing 2D Self-Supervised Features
• Title（参考訳）: DORec:2次元自己監督機能を利用した分解物再構成
• Authors: Jun Wu, Sicheng Li, Sihui Ji, Yue Wang, Rong Xiong, and Yiyi Liao
• Abstract要約: ニューラル暗黙表現に基づく分解対象再構成ネットワークを提案する。 私たちのキーとなるアイデアは、分解を監督するために2次元の粒度のマスクに2Dの自己監督機能を移すことです。 実験結果から, 各種データセットにおける前景オブジェクトのセグメンテーションおよび再構成におけるDORecの優位性を示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.446955045371737
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Decomposing a target object from a complex background while reconstructing is challenging. Most approaches acquire the perception for object instances through the use of manual labels, but the annotation procedure is costly. The recent advancements in 2D self-supervised learning have brought new prospects to object-aware representation, yet it remains unclear how to leverage such noisy 2D features for clean decomposition. In this paper, we propose a Decomposed Object Reconstruction (DORec) network based on neural implicit representations. Our key idea is to transfer 2D self-supervised features into masks of two levels of granularity to supervise the decomposition, including a binary mask to indicate the foreground regions and a K-cluster mask to indicate the semantically similar regions. These two masks are complementary to each other and lead to robust decomposition. Experimental results show the superiority of DORec in segmenting and reconstructing the foreground object on various datasets.
• Abstract（参考訳）: 複雑な背景から対象のオブジェクトを分解して再構築することは難しい。 ほとんどのアプローチは手動ラベルを使ってオブジェクトインスタンスの認識を取得するが、アノテーションの手順は高価である。 最近の2d自己教師付き学習の進歩は、オブジェクト認識表現に新たな展望をもたらしたが、このようなノイズの多い2d機能をクリーンな分解に活用する方法はまだ不明である。 本稿では,神経的暗黙表現に基づく分解型オブジェクト再構成(dorec)ネットワークを提案する。 我々のキーとなるアイデアは、2次元の自己監督された特徴を2段階の粒度のマスクに転送して分解を監督することであり、その中には前景領域を示すバイナリマスクと、意味的に類似した領域を示すKクラスターマスクが含まれる。 これら2つのマスクは互いに相補的であり、堅牢な分解をもたらす。 実験結果から, 各種データセットにおける前景オブジェクトのセグメンテーションおよび再構成におけるDORecの優位性を示した。

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