論文の概要: GraphSeg: Segmented 3D Representations via Graph Edge Addition and Contraction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03129v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 02:42:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:49:48.232722
• Title: GraphSeg: Segmented 3D Representations via Graph Edge Addition and Contraction
• Title（参考訳）: GraphSeg: Graph Edgeの追加と契約による3D表現のセグメンテーション
• Authors: Haozhan Tang, Tianyi Zhang, Oliver Kroemer, Matthew Johnson-Roberson, Weiming Zhi,
• Abstract要約: 2次元画像のスパース集合から一貫した3次元オブジェクトセグメンテーションを生成するためのフレームワークであるGraphSegを提案する。 また,GraphSegは,従来の手法よりも画像が著しく少なく,精度も高く,頑健なセグメンテーションを実現していることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.79427101656399
• License:
• Abstract: Robots operating in unstructured environments often require accurate and consistent object-level representations. This typically requires segmenting individual objects from the robot's surroundings. While recent large models such as Segment Anything (SAM) offer strong performance in 2D image segmentation. These advances do not translate directly to performance in the physical 3D world, where they often over-segment objects and fail to produce consistent mask correspondences across views. In this paper, we present GraphSeg, a framework for generating consistent 3D object segmentations from a sparse set of 2D images of the environment without any depth information. GraphSeg adds edges to graphs and constructs dual correspondence graphs: one from 2D pixel-level similarities and one from inferred 3D structure. We formulate segmentation as a problem of edge addition, then subsequent graph contraction, which merges multiple 2D masks into unified object-level segmentations. We can then leverage \emph{3D foundation models} to produce segmented 3D representations. GraphSeg achieves robust segmentation with significantly fewer images and greater accuracy than prior methods. We demonstrate state-of-the-art performance on tabletop scenes and show that GraphSeg enables improved performance on downstream robotic manipulation tasks. Code available at https://github.com/tomtang502/graphseg.git.
• Abstract（参考訳）: 構造化されていない環境で動くロボットは、しばしば正確で一貫したオブジェクトレベルの表現を必要とする。 これは通常、ロボットの周囲から個々の物体を分割する必要がある。 最近のSegment Anything (SAM)のような大型モデルは、2D画像のセグメンテーションにおいて強力なパフォーマンスを提供する。 これらの進歩は、しばしばオーバーセグメントオブジェクトがビュー全体にわたって一貫したマスク対応を生成できない物理的3D世界のパフォーマンスに直接変換しない。 本稿では,環境のスパースな2次元画像から一貫した3次元オブジェクトセグメンテーションを生成するためのフレームワークであるGraphSegについて述べる。 GraphSegはグラフにエッジを追加し、二重対応グラフを構築する。 エッジ付加の問題としてセグメンテーションを定式化し、その後、複数の2次元マスクを統一されたオブジェクトレベルセグメンテーションにマージするグラフ縮約を行う。 次に \emph{3D foundation model} を利用してセグメント化された3D表現を生成する。 GraphSegは、画像が大幅に少なく、以前の方法よりも精度が高い堅牢なセグメンテーションを実現する。 テーブルトップのシーンで最先端のパフォーマンスを実演し、下流ロボット操作タスクにおけるパフォーマンス向上をGraphSegが実現していることを示す。 https://github.com/tomtang502/graphseg.git.comで公開されている。

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