論文の概要: Gaga: Group Any Gaussians via 3D-aware Memory Bank

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.07977v1
• Date: Thu, 11 Apr 2024 17:57:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 12:49:46.960656
• Title: Gaga: Group Any Gaussians via 3D-aware Memory Bank
• Title（参考訳）: ガガ:3D対応のメモリバンクでガウシアンをグループ化
• Authors: Weijie Lyu, Xueting Li, Abhijit Kundu, Yi-Hsuan Tsai, Ming-Hsuan Yang,
• Abstract要約: Gagaは、ゼロショットセグメンテーションモデルによって予測される一貫性のない2Dマスクを活用することで、オープンワールドの3Dシーンを再構築し、セグメント化する。 トレーニング画像の連続的なビュー変化の仮定を排除することで、Gagaはカメラポーズの変動に対して堅牢性を示す。 Gagaは最先端の手法に対して好意的に機能し、現実世界の応用の可能性を強調している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.54280093684427
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce Gaga, a framework that reconstructs and segments open-world 3D scenes by leveraging inconsistent 2D masks predicted by zero-shot segmentation models. Contrasted to prior 3D scene segmentation approaches that heavily rely on video object tracking, Gaga utilizes spatial information and effectively associates object masks across diverse camera poses. By eliminating the assumption of continuous view changes in training images, Gaga demonstrates robustness to variations in camera poses, particularly beneficial for sparsely sampled images, ensuring precise mask label consistency. Furthermore, Gaga accommodates 2D segmentation masks from diverse sources and demonstrates robust performance with different open-world zero-shot segmentation models, enhancing its versatility. Extensive qualitative and quantitative evaluations demonstrate that Gaga performs favorably against state-of-the-art methods, emphasizing its potential for real-world applications such as scene understanding and manipulation.
• Abstract（参考訳）: ゼロショットセグメンテーションモデルにより予測される一貫性のない2次元マスクを活用することで、オープンワールドの3Dシーンを再構成し、セグメント化するフレームワークであるGagaを紹介する。 ビデオオブジェクト追跡に大きく依存する以前の3Dシーンセグメンテーションアプローチとは対照的に、Gagaは空間情報を活用し、多様なカメラポーズでオブジェクトマスクを効果的に関連付ける。 トレーニング画像の連続的なビュー変化の仮定を排除することで、Gagaはカメラポーズの変動に対して堅牢性を示す。 さらに、Gagaは様々なソースからの2Dセグメンテーションマスクに対応し、異なるオープンワールドゼロショットセグメンテーションモデルで堅牢なパフォーマンスを示し、その汎用性を高めている。 広汎な質的、定量的評価により、ガガは最先端の手法に対して好意的に行動し、シーン理解や操作といった現実世界の応用の可能性を強調している。

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