論文の概要: MATT-GS: Masked Attention-based 3DGS for Robot Perception and Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.19330v1
• Date: Tue, 25 Mar 2025 03:45:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:53:37.747584
• Title: MATT-GS: Masked Attention-based 3DGS for Robot Perception and Object Detection
• Title（参考訳）: MATT-GS:masked Attention-based 3DGS for Robot Perception and Object Detection
• Authors: Jee Won Lee, Hansol Lim, SooYeun Yang, Jongseong Brad Choi,
• Abstract要約: U2-Netは、ターゲットオブジェクトを原画像から分離するために、バックグラウンド削除に使用される。 ソベルフィルタに基づくアテンション機構を3DGSフレームワークに統合し、細部を拡大する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3749861135832072
• License:
• Abstract: This paper presents a novel masked attention-based 3D Gaussian Splatting (3DGS) approach to enhance robotic perception and object detection in industrial and smart factory environments. U2-Net is employed for background removal to isolate target objects from raw images, thereby minimizing clutter and ensuring that the model processes only relevant data. Additionally, a Sobel filter-based attention mechanism is integrated into the 3DGS framework to enhance fine details - capturing critical features such as screws, wires, and intricate textures essential for high-precision tasks. We validate our approach using quantitative metrics, including L1 loss, SSIM, PSNR, comparing the performance of the background-removed and attention-incorporated 3DGS model against the ground truth images and the original 3DGS training baseline. The results demonstrate significant improves in visual fidelity and detail preservation, highlighting the effectiveness of our method in enhancing robotic vision for object recognition and manipulation in complex industrial settings.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,産業やスマートな工場環境におけるロボットの知覚と物体検出を高めるために,マスマスキングによる3Dガウススプラッティング(3DGS)アプローチを提案する。 U2-Netは、原画像から対象オブジェクトを分離するためにバックグラウンド削除に使用されるため、クラッタを最小化し、モデルが関連するデータのみを処理することを保証する。 さらに、Sobelフィルタベースのアテンションメカニズムが3DGSフレームワークに統合され、細部が詳細になり、ネジやワイヤ、高精度タスクに不可欠な複雑なテクスチャなどの重要な特徴がキャプチャされる。 我々は,L1損失,SSIM,PSNRなどの定量的指標を用いて,背景から取り除かれた3DGSモデルの性能と,地上の真理画像とオリジナルの3DGSトレーニングベースラインとの比較を行った。 以上の結果から,複雑な産業環境下での物体認識・操作のためのロボットビジョンの強化に本手法の有効性が示された。

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