論文の概要: View-Consistent Hierarchical 3D SegmentationUsing Ultrametric Feature Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19678v1
• Date: Thu, 30 May 2024 04:14:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-31 18:16:37.112915
• Title: View-Consistent Hierarchical 3D SegmentationUsing Ultrametric Feature Fields
• Title（参考訳）: 超音速特徴場を用いたビュー一貫性階層型3次元セグメンテーション
• Authors: Haodi He, Colton Stearns, Adam W. Harley, Leonidas J. Guibas,
• Abstract要約: 我々は3次元シーンを表すニューラル・レージアンス・フィールド内の新しい特徴場を学習する。 本手法は、ビュー一貫性の多粒性2Dセグメンテーションを入力とし、3D一貫性のセグメンテーションの階層構造を出力として生成する。 多視点画像と多粒性セグメンテーションを用いた合成データセット上で,本手法といくつかのベースラインの評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 52.08335264414515
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large-scale vision foundation models such as Segment Anything (SAM) demonstrate impressive performance in zero-shot image segmentation at multiple levels of granularity. However, these zero-shot predictions are rarely 3D-consistent. As the camera viewpoint changes in a scene, so do the segmentation predictions, as well as the characterizations of ``coarse" or ``fine" granularity. In this work, we address the challenging task of lifting multi-granular and view-inconsistent image segmentations into a hierarchical and 3D-consistent representation. We learn a novel feature field within a Neural Radiance Field (NeRF) representing a 3D scene, whose segmentation structure can be revealed at different scales by simply using different thresholds on feature distance. Our key idea is to learn an ultrametric feature space, which unlike a Euclidean space, exhibits transitivity in distance-based grouping, naturally leading to a hierarchical clustering. Put together, our method takes view-inconsistent multi-granularity 2D segmentations as input and produces a hierarchy of 3D-consistent segmentations as output. We evaluate our method and several baselines on synthetic datasets with multi-view images and multi-granular segmentation, showcasing improved accuracy and viewpoint-consistency. We additionally provide qualitative examples of our model's 3D hierarchical segmentations in real world scenes.\footnote{The code and dataset are available at:
• Abstract（参考訳）: Segment Anything (SAM)のような大規模ビジョン基盤モデルは、ゼロショット画像のセグメンテーションにおいて、複数のレベルの粒度で印象的な性能を示す。 しかし、これらのゼロショット予測は3D一貫性がほとんどない。 カメラの視点がシーンで変化するにつれて、セグメンテーション予測や ` `coarse" や ` `fine" の粒度のキャラクタリゼーションも変化する。 本研究では,階層的かつ3D一貫性の表現に多粒性およびビュー非一貫性のイメージセグメンテーションを持ち上げるという課題に対処する。 我々は、特徴距離の異なるしきい値を用いることで、分割構造を異なるスケールで明らかにできる3次元シーンを表すニューラルレージアンス場(NeRF)内の新しい特徴場を学習する。 私たちのキーとなる考え方は、ユークリッド空間とは異なり、距離に基づくグループ化において推移性を示し、自然に階層的クラスタリングにつながる超測度特徴空間を学習することである。 提案手法は、ビュー一貫性のない多粒性2Dセグメンテーションを入力とし、出力として3D一貫性セグメンテーションの階層を生成する。 提案手法と,多視点画像と多粒性セグメンテーションを用いた合成データセットのベースラインの評価を行い,精度と視点整合性を向上したことを示す。 さらに、実世界のシーンにおけるモデルの3次元階層的セグメンテーションの定性的な例を示す。 コードとデータセットは以下の通り。

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