論文の概要: Unsupervised Discovery of Object-Centric Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.07376v2
• Date: Fri, 14 Feb 2025 22:53:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:04:43.072853
• Title: Unsupervised Discovery of Object-Centric Neural Fields
• Title（参考訳）: 物体中心ニューラルネットワークの教師なし発見
• Authors: Rundong Luo, Hong-Xing Yu, Jiajun Wu,
• Abstract要約: 1つの画像から3次元オブジェクト中心のシーン表現を推定する。 我々は、対象中心神経場(uOCF)の教師なし発見を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.883507563383223
• License:
• Abstract: We study inferring 3D object-centric scene representations from a single image. While recent methods have shown potential in unsupervised 3D object discovery from simple synthetic images, they fail to generalize to real-world scenes with visually rich and diverse objects. This limitation stems from their object representations, which entangle objects' intrinsic attributes like shape and appearance with extrinsic, viewer-centric properties such as their 3D location. To address this bottleneck, we propose Unsupervised discovery of Object-Centric neural Fields (uOCF). uOCF focuses on learning the intrinsics of objects and models the extrinsics separately. Our approach significantly improves systematic generalization, thus enabling unsupervised learning of high-fidelity object-centric scene representations from sparse real-world images. To evaluate our approach, we collect three new datasets, including two real kitchen environments. Extensive experiments show that uOCF enables unsupervised discovery of visually rich objects from a single real image, allowing applications such as 3D object segmentation and scene manipulation. Notably, uOCF demonstrates zero-shot generalization to unseen objects from a single real image. Project page: https://red-fairy.github.io/uOCF/
• Abstract（参考訳）: 1つの画像から3次元オブジェクト中心のシーン表現を推定する。 最近の方法では、単純な合成画像から教師なしの3Dオブジェクトを発見できる可能性があるが、視覚的にリッチで多様なオブジェクトを持つ現実世界のシーンに一般化することはできなかった。 この制限はオブジェクトの表現に起因しており、オブジェクトの内在的な特性である形状や外観と、その3D位置のような外在的なビューアー中心の特性とが絡み合っている。 このボトルネックに対処するために、対象中心神経場(uOCF)の教師なし発見を提案する。 uOCFは、対象の内在を学習し、外在を個別にモデル化することに焦点を当てている。 提案手法は体系的な一般化を著しく改善し,スパース現実画像からの高忠実度オブジェクト中心シーン表現の教師なし学習を可能にした。 このアプローチを評価するために、2つの実際のキッチン環境を含む3つの新しいデータセットを収集しました。 大規模な実験により、uOCFは1つの実画像から視覚的にリッチな物体の教師なし発見を可能にし、3Dオブジェクトのセグメンテーションやシーン操作のようなアプリケーションを可能にする。 特に、uOCFは1つの実画像から見えない物体にゼロショットの一般化を示す。 プロジェクトページ: https://red-fairy.github.io/uOCF/

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