論文の概要: ESGNN: Towards Equivariant Scene Graph Neural Network for 3D Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00609v1
• Date: Sun, 30 Jun 2024 06:58:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 02:26:49.431837
• Title: ESGNN: Towards Equivariant Scene Graph Neural Network for 3D Scene Understanding
• Title（参考訳）: ESGNN:3次元シーン理解のための等変Scene Graph Neural Networkを目指して
• Authors: Quang P. M. Pham, Khoi T. N. Nguyen, Lan C. Ngo, Truong Do, Truong Son Hy,
• Abstract要約: この研究は、シーン理解のために3Dポイントクラウドからセマンティックシーングラフを生成するために、Equivariant Graph Neural Networkを実装した最初のものである。 提案手法であるESGNNは、既存の最先端手法よりも優れており、より高速な収束によるシーン推定の大幅な改善が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5165775267615205
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene graphs have been proven to be useful for various scene understanding tasks due to their compact and explicit nature. However, existing approaches often neglect the importance of maintaining the symmetry-preserving property when generating scene graphs from 3D point clouds. This oversight can diminish the accuracy and robustness of the resulting scene graphs, especially when handling noisy, multi-view 3D data. This work, to the best of our knowledge, is the first to implement an Equivariant Graph Neural Network in semantic scene graph generation from 3D point clouds for scene understanding. Our proposed method, ESGNN, outperforms existing state-of-the-art approaches, demonstrating a significant improvement in scene estimation with faster convergence. ESGNN demands low computational resources and is easy to implement from available frameworks, paving the way for real-time applications such as robotics and computer vision.
• Abstract（参考訳）: シーングラフは、コンパクトで明示的な性質のため、様々なシーン理解タスクに有用であることが証明されている。 しかし、既存のアプローチは3次元点雲からシーングラフを生成する際に対称性保存性を維持することの重要性を無視することが多い。 この監視は、特にノイズの多いマルチビュー3Dデータを扱う場合、結果のシーングラフの精度と堅牢性を低下させる可能性がある。 この研究は、私たちの知る限り、シーン理解のための3Dポイントクラウドからのセマンティックなシーングラフ生成に、Equivariant Graph Neural Networkを初めて実装したものです。 提案手法であるESGNNは、既存の最先端手法よりも優れており、より高速な収束によるシーン推定の大幅な改善が示されている。 ESGNNは低い計算リソースを必要とし、利用可能なフレームワークから容易に実装でき、ロボット工学やコンピュータビジョンのようなリアルタイムアプリケーションへの道を開く。

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