論文の概要: ChatStitch: Visualizing Through Structures via Surround-View Unsupervised Deep Image Stitching with Collaborative LLM-Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.14948v1
• Date: Wed, 19 Mar 2025 07:25:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-20 15:29:57.52513
• Title: ChatStitch: Visualizing Through Structures via Surround-View Unsupervised Deep Image Stitching with Collaborative LLM-Agents
• Title（参考訳）: ChatStitch:LLM-Agentsを用いた非教師なし深層画像ストレッチによる構造物の可視化
• Authors: Hao Liang, Zhipeng Dong, Yi Yang, Mengyin Fu,
• Abstract要約: 本稿では,不明瞭な盲点情報を提示できる最初の協調認識システムChatStitchを紹介する。 複雑なコマンドや抽象的なコマンドを十分に処理するために、ChatStitchでは、大規模言語モデルに基づいたマルチエージェント協調フレームワークを採用している。 人間の最も直感的な知覚を実現するため、ChatStitch氏はSV-UDISを提案している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.538851893272657
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Collaborative perception has garnered significant attention for its ability to enhance the perception capabilities of individual vehicles through the exchange of information with surrounding vehicle-agents. However, existing collaborative perception systems are limited by inefficiencies in user interaction and the challenge of multi-camera photorealistic visualization. To address these challenges, this paper introduces ChatStitch, the first collaborative perception system capable of unveiling obscured blind spot information through natural language commands integrated with external digital assets. To adeptly handle complex or abstract commands, ChatStitch employs a multi-agent collaborative framework based on Large Language Models. For achieving the most intuitive perception for humans, ChatStitch proposes SV-UDIS, the first surround-view unsupervised deep image stitching method under the non-global-overlapping condition. We conducted extensive experiments on the UDIS-D, MCOV-SLAM open datasets, and our real-world dataset. Specifically, our SV-UDIS method achieves state-of-the-art performance on the UDIS-D dataset for 3, 4, and 5 image stitching tasks, with PSNR improvements of 9%, 17%, and 21%, and SSIM improvements of 8%, 18%, and 26%, respectively.
• Abstract（参考訳）: 協調的知覚は、周囲の車両エージェントと情報を交換することで、個々の車両の知覚能力を高める能力に対して大きな注目を集めている。 しかし,既存の協調認識システムは,ユーザインタラクションの非効率性や,マルチカメラのフォトリアリスティック・ビジュアライゼーションの課題によって制限されている。 これらの課題に対処するために,外部デジタル資産と統合された自然言語コマンドを通じて,見えない盲点情報を提示できる,初の協調認識システムChatStitchを紹介する。 複雑なコマンドや抽象的なコマンドを十分に処理するために、ChatStitchでは、大規模言語モデルに基づいたマルチエージェント協調フレームワークを採用している。 ChatStitchは、人間にとって最も直感的な知覚を達成するために、非球面重なり合う条件下で、最初のサラウンドビュー非教師なし深層画像縫合法であるSV-UDISを提案する。 UDIS-D, MCOV-SLAMオープンデータセット, 実世界のデータセットについて広範な実験を行った。 具体的には,3,4,5画像の縫合作業において,PSNRが9%,17%,21%,SSIMが8%,18%,26%の改善が得られた。

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