論文の概要: $\texttt{DINO-Foresight}$: Looking into the Future with DINO

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.11673v1
• Date: Mon, 16 Dec 2024 11:26:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:56:51.780738
• Title: $\texttt{DINO-Foresight}$: Looking into the Future with DINO
• Title（参考訳）: $\texttt{DINO-Foresight}$: DINOの今後の展望
• Authors: Efstathios Karypidis, Ioannis Kakogeorgiou, Spyros Gidaris, Nikos Komodakis,
• Abstract要約: $textttDINO-Foresight$は、事前訓練されたビジョンファウンデーションモデル(VFM)のセマンティック特徴空間で動作する。 提案手法は,VFM特徴量の時間的変化を予測するために,マスク付き特徴変換器を自己教師型で訓練する。 このフレームワークでは、VFM機能は遅延空間として扱われ、異なるヘッドが将来のフレーム分析のために特定のタスクを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.075247758198762
• License:
• Abstract: Predicting future dynamics is crucial for applications like autonomous driving and robotics, where understanding the environment is key. Existing pixel-level methods are computationally expensive and often focus on irrelevant details. To address these challenges, we introduce $\texttt{DINO-Foresight}$, a novel framework that operates in the semantic feature space of pretrained Vision Foundation Models (VFMs). Our approach trains a masked feature transformer in a self-supervised manner to predict the evolution of VFM features over time. By forecasting these features, we can apply off-the-shelf, task-specific heads for various scene understanding tasks. In this framework, VFM features are treated as a latent space, to which different heads attach to perform specific tasks for future-frame analysis. Extensive experiments show that our framework outperforms existing methods, demonstrating its robustness and scalability. Additionally, we highlight how intermediate transformer representations in $\texttt{DINO-Foresight}$ improve downstream task performance, offering a promising path for the self-supervised enhancement of VFM features. We provide the implementation code at https://github.com/Sta8is/DINO-Foresight .
• Abstract（参考訳）: 未来のダイナミクスを予測することは、自律運転やロボット工学のような、環境を理解することが重要だ。 既存のピクセルレベルのメソッドは計算コストが高く、無関係な詳細に集中することが多い。 これらの課題に対処するために、事前訓練されたビジョンファウンデーションモデル(VFM)のセマンティック機能空間で動作する新しいフレームワークである$\texttt{DINO-Foresight}$を紹介した。 提案手法は,VFM特徴量の経時的変化を予測するために,マスク付き特徴変換器を自己教師型で訓練する。 これらの特徴を予測することにより、様々なシーン理解タスクにオフザシェルフ、タスク固有ヘッドを適用することができる。 このフレームワークでは、VFM機能は遅延空間として扱われ、異なるヘッドが将来のフレーム分析のために特定のタスクを実行する。 大規模な実験により、我々のフレームワークは既存の手法より優れており、その堅牢性とスケーラビリティを実証しています。 さらに、$\texttt{DINO-Foresight}$の中間トランスフォーマー表現がダウンストリームタスクのパフォーマンスを向上し、VFM機能の自己教師付き強化のための有望なパスを提供する方法について強調する。 実装コードはhttps://github.com/Sta8is/DINO-Foresightで公開しています。

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