論文の概要: NOCTIS: Novel Object Cyclic Threshold based Instance Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.01463v1
• Date: Wed, 02 Jul 2025 08:23:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-03 14:23:00.097661
• Title: NOCTIS: Novel Object Cyclic Threshold based Instance Segmentation
• Title（参考訳）: NOCTIS: 新しいオブジェクトサイクル閾値ベースのインスタンスセグメンテーション
• Authors: Max Gandyra, Alessandro Santonicola, Michael Beetz,
• Abstract要約: Novel Object Cyclic Threshold based Instance (NOCTIS) は、新しいオブジェクトに使えるようなモデル全般を設計するためのフレームワークである。 我々は,NOCTISが「未知オブジェクトのモデルベース2Dセグメンテーション」タスクにおいて,BOP 2023チャレンジの7つのコアデータセットにおいて,最高のRGBおよびRGB-D手法より優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.32364120562497
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instance segmentation of novel objects instances in RGB images, given some example images for each object, is a well known problem in computer vision. Designing a model general enough to be employed, for all kinds of novel objects, without (re-) training, has proven to be a difficult task. To handle this, we propose a simple, yet powerful, framework, called: Novel Object Cyclic Threshold based Instance Segmentation (NOCTIS). This work stems from and improves upon previous ones like CNOS, SAM-6D and NIDS-Net; thus, it also leverages on recent vision foundation models, namely: Grounded-SAM 2 and DINOv2. It utilises Grounded-SAM 2 to obtain object proposals with precise bounding boxes and their corresponding segmentation masks; while DINOv2's zero-shot capabilities are employed to generate the image embeddings. The quality of those masks, together with their embeddings, is of vital importance to our approach; as the proposal-object matching is realized by determining an object matching score based on the similarity of the class embeddings and the average maximum similarity of the patch embeddings. Differently to SAM-6D, calculating the latter involves a prior patch filtering based on the distance between each patch and its corresponding cyclic/roundtrip patch in the image grid. Furthermore, the average confidence of the proposals' bounding box and mask is used as an additional weighting factor for the object matching score. We empirically show that NOCTIS, without further training/fine tuning, outperforms the best RGB and RGB-D methods on the seven core datasets of the BOP 2023 challenge for the "Model-based 2D segmentation of unseen objects" task.
• Abstract（参考訳）: RGB画像における新しいオブジェクトのインスタンス分割は、各オブジェクトのサンプル画像が与えられた場合、コンピュータビジョンにおいてよく知られた問題である。 あらゆる種類の新しいオブジェクトに対して、(再)トレーニングなしで、採用可能なモデル全般を設計することは、難しい課題であることが証明されている。 これを処理するために、我々は、以下と呼ばれるシンプルで強力で強力なフレームワークを提案します。 この作業は、CNOS、SAM-6D、NIDS-Netといった以前のものから始まり、改善されている。 Grounded-SAM 2を利用して、正確なバウンディングボックスとそれに対応するセグメンテーションマスクを持つオブジェクトの提案を得るが、DINOv2のゼロショット機能は画像埋め込みを生成するために使用される。 これらのマスクの質は組込みとともに,我々のアプローチにとって極めて重要であり,クラス埋め込みの類似性とパッチ埋め込みの平均的最大類似度に基づいてオブジェクトマッチングスコアを決定することによって,提案対象マッチングを実現する。 SAM-6Dとは違って、画像グリッド内の各パッチと対応するサイクリック/ラウンドトリップのパッチ間の距離に基づいて、後者の計算を行う。 さらに、オブジェクトマッチングスコアに付加的な重み付け因子として提案手法のバウンディングボックスとマスクの平均信頼度が用いられる。 実験により、NOCTISは、さらなるトレーニング/微調整なしで、BOP 2023チャレンジの7つのコアデータセットにおいて、最高のRGBおよびRGB-Dメソッドよりも「見えないオブジェクトのモデルベース2Dセグメンテーション」に優れることを示した。

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