論文の概要: 4D Panoptic Scene Graph Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10305v1
• Date: Thu, 16 May 2024 17:56:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-17 13:23:28.322124
• Title: 4D Panoptic Scene Graph Generation
• Title（参考訳）: 4次元パノプティカルシーングラフ生成
• Authors: Jingkang Yang, Jun Cen, Wenxuan Peng, Shuai Liu, Fangzhou Hong, Xiangtai Li, Kaiyang Zhou, Qifeng Chen, Ziwei Liu,
• Abstract要約: ダイナミックな4次元世界において知覚される生の視覚データをブリッジし,高レベルの視覚的理解を実現する新しい表現である4D Panoptic Scene Graph (PSG-4D)を紹介する。 具体的には、PSG-4Dは、リッチな4D知覚データをノードに抽象化し、正確な位置とステータス情報を持つエンティティとエッジを表現し、時間的関係をキャプチャする。 そこで我々は,PSG4DFormerを提案する。PSG4DFormerはトランスフォーマーベースのモデルで,空間分割マスクを予測し,時間軸に沿ってマスクをトラックし,対応するシーングラフを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 102.22082008976228
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We are living in a three-dimensional space while moving forward through a fourth dimension: time. To allow artificial intelligence to develop a comprehensive understanding of such a 4D environment, we introduce 4D Panoptic Scene Graph (PSG-4D), a new representation that bridges the raw visual data perceived in a dynamic 4D world and high-level visual understanding. Specifically, PSG-4D abstracts rich 4D sensory data into nodes, which represent entities with precise location and status information, and edges, which capture the temporal relations. To facilitate research in this new area, we build a richly annotated PSG-4D dataset consisting of 3K RGB-D videos with a total of 1M frames, each of which is labeled with 4D panoptic segmentation masks as well as fine-grained, dynamic scene graphs. To solve PSG-4D, we propose PSG4DFormer, a Transformer-based model that can predict panoptic segmentation masks, track masks along the time axis, and generate the corresponding scene graphs via a relation component. Extensive experiments on the new dataset show that our method can serve as a strong baseline for future research on PSG-4D. In the end, we provide a real-world application example to demonstrate how we can achieve dynamic scene understanding by integrating a large language model into our PSG-4D system.
• Abstract（参考訳）: 私たちは、第4次元、すなわち時間を通して前進しながら、三次元空間に住んでいます。 人工知能がこのような4D環境を包括的に理解できるようにするために,動的4D世界において知覚される生の視覚データを橋渡しし,高レベルの視覚的理解を行う新しい表現である4D Panoptic Scene Graph (PSG-4D)を導入する。 具体的には、PSG-4Dは、リッチな4D知覚データをノードに抽象化し、正確な位置とステータス情報を持つエンティティとエッジを表現し、時間的関係をキャプチャする。 この領域の研究を容易にするために,3K RGB-Dビデオと合計1Mフレームからなる豊富な注釈付きPSG-4Dデータセットを構築し,それぞれに4Dパノプティカルセグメンテーションマスクと細粒度でダイナミックなシーングラフをラベル付けした。 PSG-4Dを解決するために,PSG4DFormerを提案する。PSG4DFormerはトランスフォーマーをベースとしたモデルで,空間分割マスクを予測し,時間軸に沿ってマスクをトラックし,対応するシーングラフを関係成分を介して生成する。 新しいデータセットに対する大規模な実験により,PSG-4Dの今後の研究において,本手法が強力なベースラインとなる可能性が示唆された。 最後に,PSG-4Dシステムに大規模言語モデルを統合することにより,動的シーン理解を実現するための実世界のアプリケーション例を示す。

関連論文リスト

• 4D Gaussian Splatting: Modeling Dynamic Scenes with Native 4D Primitives [116.2042238179433]
  本稿では,動的シーンを非拘束な4次元ボリューム学習問題とみなす。 本研究では,4次元ガウス原始体の集合を対象とした動的シーンを明示的な幾何学的特徴と外観的特徴で表現する。 このアプローチは、下層のフォトリアリスティック時間体積を適合させることで、空間と時間の関連情報をキャプチャすることができる。 特に、我々の4DGSモデルは、複雑なダイナミックシーンのための、高解像度で斬新なビューのリアルタイムレンダリングをサポートする最初のソリューションです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-30T05:30:26Z)
• DimensionX: Create Any 3D and 4D Scenes from a Single Image with Controllable Video Diffusion [22.11178016375823]
  DimensionXは、ビデオ拡散を伴う単一の画像から3Dと4Dのシーンを生成するように設計されたフレームワークである。 提案手法は,3次元シーンの空間構造と4次元シーンの時間的進化の両方が,映像フレームのシーケンスを通して効果的に表現できるという知見から始まった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T18:07:31Z)
• 4-LEGS: 4D Language Embedded Gaussian Splatting [12.699978393733309]
  3次元ガウシアンティングに基づく4次元表現に時間的特徴を持ち上げる方法を示す。 これにより、ユーザはテキストプロンプトからビデオ内のイベントを時間的にローカライズすることができる。 我々は,人や動物が様々な行動を行う様子を公開3Dビデオデータセットで実演する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T17:00:53Z)
• Segment Any 4D Gaussians [69.53172192552508]
  我々は,4次元ガウスアン(SA4D)をベースとした4次元デジタル世界において,任意の4次元ガウスアン(SA4D)をセグメンテーションすることを提案する。 SA4Dは4Dガウスで数秒以内の精度で高品質なセグメンテーションを実現し、高品質なマスクを取り除き、色を変え、構成し、レンダリングする能力を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-05T13:44:15Z)
• Comp4D: LLM-Guided Compositional 4D Scene Generation [65.5810466788355]
  合成 4D 生成のための新しいフレームワーク Comp4D について述べる。 シーン全体の特異な4D表現を生成する従来の方法とは異なり、Comp4Dはシーン内の各4Dオブジェクトを革新的に別々に構築する。 提案手法は, 予め定義された軌道で導かれる合成スコア蒸留技術を用いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T17:55:52Z)
• 4DGen: Grounded 4D Content Generation with Spatial-temporal Consistency [118.15258850780417]
  textbf4DGenは、4Dコンテンツ作成のための新しいフレームワークである。 我々のパイプラインは、制御可能な4D生成を容易にし、ユーザがモノクロビデオで動きを指定したり、画像から映像への世代を適用できる。 既存のビデオから4Dのベースラインと比較すると,入力信号の忠実な再構成には優れた結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-28T18:53:39Z)
• Align Your Gaussians: Text-to-4D with Dynamic 3D Gaussians and Composed Diffusion Models [94.07744207257653]
  我々は、探索されていないテキストから4D設定に焦点をあて、動的にアニメーションされた3Dオブジェクトを合成する。 4次元オブジェクト最適化において,テキスト・ツー・イメージ,テキスト・ツー・ビデオ,および3次元認識型多視点拡散モデルを組み合わせてフィードバックを提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-21T11:41:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。