論文の概要: On Extending Semantic Abstraction for Efficient Search of Hidden Objects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22220v1
• Date: Mon, 22 Dec 2025 20:25:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:29.901947
• Title: On Extending Semantic Abstraction for Efficient Search of Hidden Objects
• Title（参考訳）: 隠れた物体の効率的な探索のための意味的抽象化の拡張について
• Authors: Tasha Pais, Nikhilesh Belulkar,
• Abstract要約: このフレームワークは、隠されたオブジェクトの排他的ドメインに対する3Dローカライゼーションと完了の学習に使用します。 本モデルでは,最初の試みにおいて,隠れた物体の完全な3次元位置を,無作為なランダム探索よりもはるかに高速に同定することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic Abstraction's key observation is that 2D VLMs' relevancy activations roughly correspond to their confidence of whether and where an object is in the scene. Thus, relevancy maps are treated as "abstract object" representations. We use this framework for learning 3D localization and completion for the exclusive domain of hidden objects, defined as objects that cannot be directly identified by a VLM because they are at least partially occluded. This process of localizing hidden objects is a form of unstructured search that can be performed more efficiently using historical data of where an object is frequently placed. Our model can accurately identify the complete 3D location of a hidden object on the first try significantly faster than a naive random search. These extensions to semantic abstraction hope to provide household robots with the skills necessary to save time and effort when looking for lost objects.
• Abstract（参考訳）: セマンティック・抽象化(Semantic Abstraction)のキーとなる観察は、2D VLMsの関連性アクティベーションは、物体がシーン内に存在するかどうかの信頼とほぼ一致しているということである。 したがって、関係写像は「抽象対象」表現として扱われる。 このフレームワークは,少なくとも部分的には隠蔽されているため,VLMによって直接識別できないオブジェクトとして定義された隠蔽対象の排他的領域に対する3Dローカライゼーションと補完を学習するために使用される。 隠されたオブジェクトをローカライズするこのプロセスは、オブジェクトを頻繁に配置する履歴データを用いて、より効率的に実行できる非構造化検索の一形態である。 本モデルでは,最初の試みにおいて,隠れた物体の完全な3次元位置を,無作為なランダム探索よりもはるかに高速に同定することができる。 これらのセマンティック抽象化への拡張は、失われたオブジェクトを探すのに時間と労力を節約するために必要なスキルを家庭用ロボットに提供することを望んでいる。

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