論文の概要: Multi-View Pose-Agnostic Change Localization with Zero Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.03911v1
• Date: Thu, 05 Dec 2024 06:28:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:40:50.449120
• Title: Multi-View Pose-Agnostic Change Localization with Zero Labels
• Title（参考訳）: ゼロラベルを用いた多視点ポンポン非依存な変化位置決め
• Authors: Chamuditha Jayanga Galappaththige, Jason Lai, Lloyd Windrim, Donald Dansereau, Niko Suenderhauf, Dimity Miller,
• Abstract要約: 複数の視点から情報を統合したラベルのないポーズに依存しない変化検出手法を提案する。 ポストチェンジシーンの5つの画像で、我々のアプローチは3DGSで追加の変更チャンネルを学習できる。 変更対応の3Dシーン表現により、見当たらない視点の正確な変更マスクの生成が可能となる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.997375878454274
• License:
• Abstract: Autonomous agents often require accurate methods for detecting and localizing changes in their environment, particularly when observations are captured from unconstrained and inconsistent viewpoints. We propose a novel label-free, pose-agnostic change detection method that integrates information from multiple viewpoints to construct a change-aware 3D Gaussian Splatting (3DGS) representation of the scene. With as few as 5 images of the post-change scene, our approach can learn additional change channels in a 3DGS and produce change masks that outperform single-view techniques. Our change-aware 3D scene representation additionally enables the generation of accurate change masks for unseen viewpoints. Experimental results demonstrate state-of-the-art performance in complex multi-object scenes, achieving a 1.7$\times$ and 1.6$\times$ improvement in Mean Intersection Over Union and F1 score respectively over other baselines. We also contribute a new real-world dataset to benchmark change detection in diverse challenging scenes in the presence of lighting variations.
• Abstract（参考訳）: 自律的なエージェントは、しばしば環境の変化を正確に検出し、局所化する方法を必要とし、特に、制約のない、一貫性のない視点から観察される場合である。 本稿では,複数の視点から情報を統合し,シーンの3Dガウススティング(3DGS)表現を構築する,ラベルフリーでポーズに依存しない新しい変化検出手法を提案する。 ポストチェンジシーンの5つの画像で、3DGSで追加の変更チャネルを学習し、シングルビュー技術より優れた変更マスクを生成することができる。 変更対応の3Dシーン表現により、見当たらない視点の正確な変更マスクの生成が可能となる。 実験により、複雑な多目的シーンにおける最先端性能が示され、1.7$\times$と1.6$\times$の改善が達成され、他のベースラインよりも平均インターセクションオーバーユニオンとF1スコアが向上した。 また、照明のバリエーションの存在下で、さまざまな困難なシーンで変更検出をベンチマークするために、新しい現実世界データセットも提供します。

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