論文の概要: Efficient 3D Instance Mapping and Localization with Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19797v5
• Date: Sun, 24 Nov 2024 18:26:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-26 14:15:40.824972
• Title: Efficient 3D Instance Mapping and Localization with Neural Fields
• Title（参考訳）: ニューラルネットワークを用いた効率的な3次元インスタンスマッピングと位置決め
• Authors: George Tang, Krishna Murthy Jatavallabhula, Antonio Torralba,
• Abstract要約: 本稿では,RGB画像の列から3次元インスタンスセグメンテーションの暗黙的なシーン表現を学習する問題に取り組む。 本稿では,新しい視点から3Dインスタンスセグメンテーションマスクを描画するニューラルラベルフィールドを効率的に学習する新しいフレームワークである3DIMLを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.73128916618561
• License:
• Abstract: We tackle the problem of learning an implicit scene representation for 3D instance segmentation from a sequence of posed RGB images. Towards this, we introduce 3DIML, a novel framework that efficiently learns a neural label field which can render 3D instance segmentation masks from novel viewpoints. Opposed to prior art that optimizes a neural field in a self-supervised manner, requiring complicated training procedures and loss function design, 3DIML leverages a two-phase process. The first phase, InstanceMap, takes as input 2D segmentation masks of the image sequence generated by a frontend instance segmentation model, and associates corresponding masks across images to 3D labels. These almost 3D-consistent pseudolabel masks are then used in the second phase, InstanceLift, to supervise the training of a neural label field, which interpolates regions missed by InstanceMap and resolves ambiguities. Additionally, we introduce InstanceLoc, which enables near realtime localization of instance masks given a trained neural label field. We evaluate 3DIML on sequences from the Replica and ScanNet datasets and demonstrate its effectiveness under mild assumptions for the image sequences. We achieve a large practical speedup over existing implicit scene representation methods with comparable quality, showcasing its potential to facilitate faster and more effective 3D scene understanding.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,RGB画像の列から3次元インスタンスセグメンテーションの暗黙的なシーン表現を学習する問題に取り組む。 そこで我々は,新しい視点から3Dインスタンスセグメンテーションマスクを描画できるニューラルラベルフィールドを効率的に学習する新しいフレームワークである3DIMLを紹介する。 3DIMLは、自己監督的な方法で神経野を最適化し、複雑な訓練手順と損失関数設計を必要とする先行技術に対して、2段階のプロセスを活用する。 第1フェーズであるInstanceMapは、フロントエンドインスタンスセグメンテーションモデルによって生成された画像シーケンスの2Dセグメンテーションマスクとして入力され、画像間で対応するマスクを3Dラベルに関連付ける。 これらのほぼ3D一貫性のある擬似ラベルマスクは、第2フェーズの InstanceLift で、 InstanceMap が見逃した領域を補間し、あいまいさを解決するニューラルラベルフィールドのトレーニングを監督するために使用される。 さらに、トレーニングされたニューラルラベルフィールドが与えられたインスタンスマスクのほぼリアルタイムなローカライズを可能にするインスタンスLocを導入する。 Replica と ScanNet のデータセットのシーケンス上での 3DIML の評価を行い,画像シーケンスに対する軽度な仮定の下での有効性を実証した。 我々は,既存の暗黙のシーン表現手法を同等の品質で大幅に高速化し,より高速で効果的な3Dシーン理解を実現する可能性を示した。

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