論文の概要: Visual Jenga: Discovering Object Dependencies via Counterfactual Inpainting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21770v1
• Date: Thu, 27 Mar 2025 17:59:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-28 12:52:16.541968
• Title: Visual Jenga: Discovering Object Dependencies via Counterfactual Inpainting
• Title（参考訳）: Visual Jenga: 対実的インペインティングによるオブジェクト依存の発見
• Authors: Anand Bhattad, Konpat Preechakul, Alexei A. Efros,
• Abstract要約: 視覚ジェンガと呼ばれるシーン理解タスクを提案する。 提案したタスクは、背景だけが残るまで、単一のイメージからオブジェクトを段階的に削除することである。 実世界のさまざまな画像に対して驚くほど効果的である,データ駆動型トレーニングフリーなアプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.64886156217563
• License:
• Abstract: This paper proposes a novel scene understanding task called Visual Jenga. Drawing inspiration from the game Jenga, the proposed task involves progressively removing objects from a single image until only the background remains. Just as Jenga players must understand structural dependencies to maintain tower stability, our task reveals the intrinsic relationships between scene elements by systematically exploring which objects can be removed while preserving scene coherence in both physical and geometric sense. As a starting point for tackling the Visual Jenga task, we propose a simple, data-driven, training-free approach that is surprisingly effective on a range of real-world images. The principle behind our approach is to utilize the asymmetry in the pairwise relationships between objects within a scene and employ a large inpainting model to generate a set of counterfactuals to quantify the asymmetry.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,視覚ジェンガと呼ばれるシーン理解タスクを提案する。 ゲームJengaからインスピレーションを得たこのタスクでは、背景だけが残るまで、単一のイメージからオブジェクトを段階的に削除する。 Jengaプレーヤーが塔の安定性を維持するために構造的依存関係を理解する必要があるのと同じように、我々のタスクは、物理的・幾何学的な意味でシーンコヒーレンスを保ちながら、どのオブジェクトを除去できるかを体系的に探索することで、シーン要素間の本質的な関係を明らかにする。 Visual Jengaタスクに取り組むための出発点として、実世界のさまざまな画像に対して驚くほど効果的である、単純でデータ駆動型のトレーニングなしのアプローチを提案する。 このアプローチの背後にある原則は、シーン内のオブジェクト間の対関係における非対称性を利用し、大きな塗装モデルを用いて、非対称性を定量化するための反事実の集合を生成することである。

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