論文の概要: CoPa-SG: Dense Scene Graphs with Parametric and Proto-Relations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.21357v1
• Date: Thu, 26 Jun 2025 15:09:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-27 19:53:10.153123
• Title: CoPa-SG: Dense Scene Graphs with Parametric and Proto-Relations
• Title（参考訳）: CoPa-SG:パラメトリックおよびプロトレーショナルな高精細なシーングラフ
• Authors: Julian Lorenz, Mrunmai Phatak, Robin Schön, Katja Ludwig, Nico Hörmann, Annemarie Friedrich, Rainer Lienhart,
• Abstract要約: 合成シーングラフデータセットであるCoPa-SGについて述べる。 また、シーングラフの2つの新しい基本概念であるパラメトリックとプロトレーションも導入する。 我々は、新しい関係型をダウンストリームアプリケーションに統合して、計画と推論機能を強化する方法について実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.603320972814778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 2D scene graphs provide a structural and explainable framework for scene understanding. However, current work still struggles with the lack of accurate scene graph data. To overcome this data bottleneck, we present CoPa-SG, a synthetic scene graph dataset with highly precise ground truth and exhaustive relation annotations between all objects. Moreover, we introduce parametric and proto-relations, two new fundamental concepts for scene graphs. The former provides a much more fine-grained representation than its traditional counterpart by enriching relations with additional parameters such as angles or distances. The latter encodes hypothetical relations in a scene graph and describes how relations would form if new objects are placed in the scene. Using CoPa-SG, we compare the performance of various scene graph generation models. We demonstrate how our new relation types can be integrated in downstream applications to enhance planning and reasoning capabilities.
• Abstract（参考訳）: 2Dシーングラフは、シーン理解のための構造的で説明可能なフレームワークを提供する。 しかし、現在の作業は、正確なシーングラフデータの欠如に苦慮している。 このようなデータボトルネックを克服するため,我々は,高精度な地上真実と全オブジェクト間の包括的な関係アノテーションを備えた合成シーングラフデータセットであるCoPa-SGを提案する。 さらに、シーングラフの2つの新しい基本概念であるパラメトリックおよびプロトレーションを導入する。 前者は、角度や距離といった追加のパラメータと関係を豊かにすることにより、従来のものよりもはるかにきめ細かな表現を提供する。 後者は、シーングラフに仮説的関係をエンコードし、新しいオブジェクトがシーンに配置された場合、どのように関係が形成されるかを記述する。 CoPa-SGを用いて,様々なシーングラフ生成モデルの性能を比較した。 我々は、新しい関係型をダウンストリームアプリケーションに統合して、計画と推論機能を強化する方法について実証する。

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