論文の概要: IAM: Enhancing RGB-D Instance Segmentation with New Benchmarks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01685v1
• Date: Fri, 03 Jan 2025 08:03:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-06 15:11:39.576834
• Title: IAM: Enhancing RGB-D Instance Segmentation with New Benchmarks
• Title（参考訳）: IAM: RGB-Dインスタンスのセグメンテーションを新たなベンチマークで強化
• Authors: Aecheon Jung, Soyun Choi, Junhong Min, Sungeun Hong,
• Abstract要約: RGB-Dセグメンテーションは、RGBのみの手法よりもリッチなシーン理解を約束する。 インスタンスレベルのRGB-Dセグメンテーションデータセットは比較的少ない。 インスタンスレベルで区別された3つのRGB-Dインスタンスセグメンテーションベンチマークを導入する。 本稿では,RGB-Dデータ統合のための簡易かつ効果的な手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.3266254914862445
• License:
• Abstract: Image segmentation is a vital task for providing human assistance and enhancing autonomy in our daily lives. In particular, RGB-D segmentation-leveraging both visual and depth cues-has attracted increasing attention as it promises richer scene understanding than RGB-only methods. However, most existing efforts have primarily focused on semantic segmentation and thus leave a critical gap. There is a relative scarcity of instance-level RGB-D segmentation datasets, which restricts current methods to broad category distinctions rather than fully capturing the fine-grained details required for recognizing individual objects. To bridge this gap, we introduce three RGB-D instance segmentation benchmarks, distinguished at the instance level. These datasets are versatile, supporting a wide range of applications from indoor navigation to robotic manipulation. In addition, we present an extensive evaluation of various baseline models on these benchmarks. This comprehensive analysis identifies both their strengths and shortcomings, guiding future work toward more robust, generalizable solutions. Finally, we propose a simple yet effective method for RGB-D data integration. Extensive evaluations affirm the effectiveness of our approach, offering a robust framework for advancing toward more nuanced scene understanding.
• Abstract（参考訳）: イメージセグメンテーションは、人間の援助と日常生活における自律性向上に不可欠である。 特に、RGB-Dセグメンテーション平均化は、RGBのみの手法よりもリッチなシーン理解を約束するので、注目されている。 しかし、既存のほとんどの取り組みはセマンティックセグメンテーションに重点を置いており、重要なギャップを残している。 インスタンスレベルのRGB-Dセグメンテーションデータセットは比較的不足しており、個々のオブジェクトを認識するのに必要な細かな詳細を十分に把握するのではなく、現在のメソッドを広いカテゴリの区別に制限している。 このギャップを埋めるために、インスタンスレベルで区別される3つのRGB-Dインスタンスセグメンテーションベンチマークを導入する。 これらのデータセットは汎用的であり、屋内ナビゲーションからロボット操作まで幅広い用途をサポートする。 さらに、これらのベンチマークに基づいて、様々なベースラインモデルの広範な評価を行う。 この包括的な分析は、それらの強みと欠点の両方を特定し、より堅牢で一般化可能なソリューションに向けた将来の取り組みを導く。 最後に,RGB-Dデータ統合のための簡易かつ効果的な手法を提案する。 広範に評価することで,よりニュアンスなシーン理解に向けて進むための堅牢な枠組みを提供する。

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