論文の概要: Spherical Geometry-Aware Panoptic Scene Graph Generation for Equirectangular Panoramas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.28033v1
• Date: Tue, 20 Oct 2026 11:23:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-21 21:58:47.779818
• Title: Spherical Geometry-Aware Panoptic Scene Graph Generation for Equirectangular Panoramas
• Title（参考訳）: 球面形状を考慮した等角パノラマ用パノラマ画像生成
• Abstract要約: パノプティカルシーングラフ生成(PSGG)は、セグメンテーションマスクと有向関係を持つシーンエンティティを表す。 重なり合う視点視点予測を融合させる2段階の球形幾何認識フレームワークを提案する。 また,10,571ノードと6,632の有向関係を持つ340個の高分解能パノラマのデータセットを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6521021599242545
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Panoptic scene graph generation (PSGG) represents scene entities with segmentation masks and directed relations. Equirectangular projection (ERP) panoramas challenge PSGG through distortion, latitude-dependent pixel areas, and an artificial seam. We propose a two-stage spherical geometry-aware framework that fuses overlapping perspective-view predictions using observation reliability, spherical overlap, and angular proximity. Relation reasoning combines spherical-area-aware aggregation, weighted no-relation supervision, and dual-longitude score fusion. We also construct a dataset of 340 high-resolution panoramas with 10,571 nodes and 6,632 directed relations. Against corresponding baselines, spherical fusion improves PQ by 36.03% under matched views, while relation reasoning improves mR@50 by 11.20% under PredCls with ground-truth masks and object labels. The full framework improves mR@50 by 52.99% under SGDet with predicted panoptic segments. These results demonstrate the value of spherical geometry for panoramic PSGG.
• Abstract（参考訳）: パノプティカルシーングラフ生成(PSGG)は、セグメンテーションマスクと有向関係を持つシーンエンティティを表す。 等角射影(ERP)パノラマは、歪み、緯度に依存したピクセル領域、人工シームを通じてPSGGに挑戦する。 観測信頼性, 球面重複度, 角近接度を用いて, 重なり合う視点視点予測を融合する2段階の球面形状認識フレームワークを提案する。 関係推論は球面-領域認識の集約、重み付けされた非関係の監督、二重経度スコアの融合を組み合わせたものである。 また,10,571ノードと6,632の有向関係を持つ340個の高分解能パノラマのデータセットを構築した。 対応するベースラインに対して、球面融合は一致したビューでPQを36.03%改善し、関係推論はPredClsでmR@50を11.20%改善する。 完全なフレームワークは、予測されたパン光学セグメントを持つSGDetの下で、mR@50を52.99%改善する。 これらの結果はパノラマPSGの球面形状の値を示す。

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