論文の概要: Estimating Commonsense Scene Composition on Belief Scene Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.02405v1
• Date: Mon, 05 May 2025 06:55:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:35.579978
• Title: Estimating Commonsense Scene Composition on Belief Scene Graphs
• Title（参考訳）: 信じられているシーングラフにおける常識的シーン構成の推定
• Authors: Mario A. V. Saucedo, Vignesh Kottayam Viswanathan, Christoforos Kanellakis, George Nikolakopoulos,
• Abstract要約: この研究は、Belief Scene Graphsの拡張に焦点を当てたコモンセンスシーンコンポジションの概念を確立している。 特に、コモンセンスシーン構成能力は、シーン内の関連オブジェクト間の空間的関係を理解することを指す。 このフレームワークは、シミュレーションデータによる複数の実行と、実際の屋内環境を通じて検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.62479170374811
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This work establishes the concept of commonsense scene composition, with a focus on extending Belief Scene Graphs by estimating the spatial distribution of unseen objects. Specifically, the commonsense scene composition capability refers to the understanding of the spatial relationships among related objects in the scene, which in this article is modeled as a joint probability distribution for all possible locations of the semantic object class. The proposed framework includes two variants of a Correlation Information (CECI) model for learning probability distributions: (i) a baseline approach based on a Graph Convolutional Network, and (ii) a neuro-symbolic extension that integrates a spatial ontology based on Large Language Models (LLMs). Furthermore, this article provides a detailed description of the dataset generation process for such tasks. Finally, the framework has been validated through multiple runs on simulated data, as well as in a real-world indoor environment, demonstrating its ability to spatially interpret scenes across different room types.
• Abstract（参考訳）: この研究は、見えない物体の空間分布を推定することによって、Belief Scene Graphsを拡張することに焦点を当てたコモンセンスシーン合成の概念を確立している。 具体的には、シーン構成能力は、シーン内の関連オブジェクト間の空間的関係を理解することを指し、この記事では、セマンティックオブジェクトクラスのすべての可能な位置について、共同確率分布としてモデル化する。 提案フレームワークは,確率分布を学習するための相関情報(CECI)モデルの2つの変種を含む。 (i)グラフ畳み込みネットワークに基づくベースラインアプローチ (II)大言語モデル(LLM)に基づく空間オントロジーを統合するニューロシンボリック拡張。 さらに,本論文では,このようなタスクのデータセット生成プロセスについて詳述する。 最後に、このフレームワークは、シミュレーションデータによる複数の実行と、実空間の屋内環境を用いて検証され、異なるルームタイプでシーンを空間的に解釈する能力を示している。

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