#355
summarized by : Hirokatsu Kataoka
SceneGraphFusion: Incremental 3D Scene Graph Prediction From RGB-D Sequences

どんな論文か?

RGBDセンサにより撮影されたシーケンスからの3Dシーングラフ生成。シーン中の領域を全て認識して切り分けるPanoptic Segmentationを実施した上で対応関係を認識してシーングラフ生成を実施。
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新規性

Panoptic Segmentationや対応づいた3D点群からGraph Convにより3Dシーングラフを生成。さらに、3Dシーングラフは環境に応じて拡張が可能。3Dデータの欠損に応じてアテンションを操作できる構造も提供した。

結果

従来の3Dシーングラフ生成法と比較して優位に性能が向上。さらに、35Hzで動作する実装も実現した。

その他(なぜ通ったか?等)

研究自体は3D/SLAM, Scene Graph, Panoptic Segmentationなど順当な問題設定でありながらそれぞれの問題を補完するような提案と、高い実装力に裏打ちされている。完成度の高い論文である。