論文の概要: OpenSU3D: Open World 3D Scene Understanding using Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14279v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 13:01:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 17:34:39.006668
• Title: OpenSU3D: Open World 3D Scene Understanding using Foundation Models
• Title（参考訳）: OpenSU3D: ファンデーションモデルを用いたオープンワールド3Dシーン理解
• Authors: Rafay Mohiuddin, Sai Manoj Prakhya, Fiona Collins, Ziyuan Liu, André Borrmann,
• Abstract要約: オープンセット, インスタンスレベルの3次元シーン表現を構築するための, 新規でスケーラブルなアプローチを提案する。 既存の方法は、事前に構築された3Dシーンと、ポイント単位の機能ベクトル学習によるスケーラビリティの問題を必要とする。 ゼロショット一般化機能を示すScanNetとReplicaのデータセットから,複数のシーンに対する提案手法の評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.1262749936758216
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we present a novel, scalable approach for constructing open set, instance-level 3D scene representations, advancing open world understanding of 3D environments. Existing methods require pre-constructed 3D scenes and face scalability issues due to per-point feature vector learning, limiting their efficacy with complex queries. Our method overcomes these limitations by incrementally building instance-level 3D scene representations using 2D foundation models, efficiently aggregating instance-level details such as masks, feature vectors, names, and captions. We introduce fusion schemes for feature vectors to enhance their contextual knowledge and performance on complex queries. Additionally, we explore large language models for robust automatic annotation and spatial reasoning tasks. We evaluate our proposed approach on multiple scenes from ScanNet and Replica datasets demonstrating zero-shot generalization capabilities, exceeding current state-of-the-art methods in open world 3D scene understanding.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,3次元環境のオープンワールド理解を推し進めるオープンセット,インスタンスレベルの3次元シーン表現を構築するための,新しいスケーラブルなアプローチを提案する。 既存の手法では、事前に構築された3Dシーンと、ポイント単位の機能ベクトル学習によるスケーラビリティの問題があり、複雑なクエリでの有効性が制限される。 提案手法は,2次元基礎モデルを用いてインスタンスレベルのシーン表現を段階的に構築し,マスクや特徴ベクトル,名前,キャプションなどのインスタンスレベルの詳細を効率的に集約することで,これらの制限を克服する。 複雑なクエリ上でのコンテキスト知識と性能を高めるために,特徴ベクトルの融合スキームを導入する。 さらに,ロバストな自動アノテーションと空間推論タスクのための大規模言語モデルについても検討する。 我々は,ScanNetとReplicaの複数のシーンに対する提案手法を,オープンワールド3Dシーン理解における最先端の手法を超越して,ゼロショットの一般化能力を示すデータセットから評価した。

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