論文の概要: OpenObj: Open-Vocabulary Object-Level Neural Radiance Fields with Fine-Grained Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08009v1
• Date: Wed, 12 Jun 2024 08:59:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-13 17:45:58.579339
• Title: OpenObj: Open-Vocabulary Object-Level Neural Radiance Fields with Fine-Grained Understanding
• Title（参考訳）: OpenObj: 細粒度理解によるオープンボキャブラリオブジェクトレベルニューラルラジアンスフィールド
• Authors: Yinan Deng, Jiahui Wang, Jingyu Zhao, Jianyu Dou, Yi Yang, Yufeng Yue,
• Abstract要約: オープンな語彙を持つオブジェクトレベルのニューラルフィールドを構築するための革新的なアプローチであるOpenを紹介します。 本質的にOpenは、オブジェクトレベルでの効率的かつ水密なシーンモデリングと理解のための堅牢なフレームワークを確立します。 複数のデータセットの結果から、Openはゼロショットセマンティクスおよび検索タスクにおいて優れた性能を発揮することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.64446104872021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, there has been a surge of interest in open-vocabulary 3D scene reconstruction facilitated by visual language models (VLMs), which showcase remarkable capabilities in open-set retrieval. However, existing methods face some limitations: they either focus on learning point-wise features, resulting in blurry semantic understanding, or solely tackle object-level reconstruction, thereby overlooking the intricate details of the object's interior. To address these challenges, we introduce OpenObj, an innovative approach to build open-vocabulary object-level Neural Radiance Fields (NeRF) with fine-grained understanding. In essence, OpenObj establishes a robust framework for efficient and watertight scene modeling and comprehension at the object-level. Moreover, we incorporate part-level features into the neural fields, enabling a nuanced representation of object interiors. This approach captures object-level instances while maintaining a fine-grained understanding. The results on multiple datasets demonstrate that OpenObj achieves superior performance in zero-shot semantic segmentation and retrieval tasks. Additionally, OpenObj supports real-world robotics tasks at multiple scales, including global movement and local manipulation.
• Abstract（参考訳）: 近年,視覚言語モデル(VLM)によるオープンな3次元シーン再構築への関心が高まっている。 しかし、既存の手法はいくつかの制限に直面している:それらはポイントワイドな特徴を学習することに集中し、ぼやけた意味的理解をもたらすか、単にオブジェクトレベルの再構築に取り組み、それによってオブジェクトの内部の複雑な詳細を見渡す。 これらの課題に対処するため,オープンボキャブラリオブジェクトレベルのニューラルラジアンスフィールド(NeRF)を構築するための革新的なアプローチであるOpenObjを紹介した。 本質的にOpenObjは、オブジェクトレベルでの効率的かつ水密なシーンモデリングと理解のための堅牢なフレームワークを確立します。 さらに,部分レベルの特徴をニューラルネットワークに組み込んで,物体内部のニュアンス表現を可能にする。 このアプローチは、きめ細かい理解を維持しながら、オブジェクトレベルのインスタンスをキャプチャする。 複数のデータセットにおける結果から,OpenObjは,ゼロショットセマンティックセグメンテーションや検索タスクにおいて優れた性能を発揮することが示された。 さらにOpenObjは、グローバルムーブメントやローカル操作など、現実のロボットタスクを複数のスケールでサポートする。

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