論文の概要: Latent BKI: Open-Dictionary Continuous Mapping in Visual-Language Latent Spaces with Quantifiable Uncertainty

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11783v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 17:02:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:01:05.665662
• Title: Latent BKI: Open-Dictionary Continuous Mapping in Visual-Language Latent Spaces with Quantifiable Uncertainty
• Title（参考訳）: Latent BKI: 定量不確実性を備えたビジュアル言語遅延空間におけるオープンディジショナリな連続マッピング
• Authors: Joey Wilson, Ruihan Xu, Yile Sun, Parker Ewen, Minghan Zhu, Kira Barton, Maani Ghaffari,
• Abstract要約: 本稿では,新しい確率的マッピングアルゴリズムであるLatent BKIを導入し,不確かさを定量化するオープン語彙マッピングを実現する。 ラテントBKIは、人気のMatterPort-3DとSemantic KITTIデータセット上で、同様の明示的なセマンティックマッピングとVLマッピングフレームワークに対して評価される。 実世界の実験は、挑戦的な屋内環境に適用可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.986230616834552
• License:
• Abstract: This paper introduces a novel probabilistic mapping algorithm, Latent BKI, which enables open-vocabulary mapping with quantifiable uncertainty. Traditionally, semantic mapping algorithms focus on a fixed set of semantic categories which limits their applicability for complex robotic tasks. Vision-Language (VL) models have recently emerged as a technique to jointly model language and visual features in a latent space, enabling semantic recognition beyond a predefined, fixed set of semantic classes. Latent BKI recurrently incorporates neural embeddings from VL models into a voxel map with quantifiable uncertainty, leveraging the spatial correlations of nearby observations through Bayesian Kernel Inference (BKI). Latent BKI is evaluated against similar explicit semantic mapping and VL mapping frameworks on the popular MatterPort-3D and Semantic KITTI data sets, demonstrating that Latent BKI maintains the probabilistic benefits of continuous mapping with the additional benefit of open-dictionary queries. Real-world experiments demonstrate applicability to challenging indoor environments.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,新しい確率的マッピングアルゴリズムであるLatent BKIを導入し,不確かさを定量化するオープン語彙マッピングを実現する。 伝統的に、セマンティックマッピングアルゴリズムは、複雑なロボットタスクに適用性を制限するセマンティックカテゴリの固定セットに焦点を当てている。 VL(Vision-Language)モデルは、最近、言語と視覚的特徴を潜在空間で共同でモデル化する技術として登場し、事前に定義された固定されたセマンティッククラスを超えて意味認識を可能にする。 潜在的BKIは、VLモデルからの神経埋め込みを定量的に不確実性のあるボクセルマップに繰り返し組み込み、ベイジアンカーネル推論(BKI)による近くの観測の空間的相関を利用する。 ラテントBKIは、人気のMatterPort-3DおよびセマンティックKITTIデータセット上の同様の明示的なセマンティックマッピングとVLマッピングフレームワークに対して評価され、ラテントBKIがオープン辞書クエリのさらなる利点とともに連続マッピングの確率的利点を維持していることを示す。 実世界の実験は、挑戦的な屋内環境に適用可能であることを示す。

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