N2F2: Nested Neural Feature Fields for Hierarchical Scene Understanding

Konsep Inti

Hierarchical supervision with N2F2 enhances 3D scene understanding through multi-scale feature fields.

Abstrak

Introduction:

Complex scenes require hierarchical understanding.
Radiance fields like NeRF advance 3D scene understanding.
Nested Neural Feature Fields (N2F2):

Introduces hierarchical supervision for a unified feature field.
Utilizes CLIP embeddings and deferred rendering for multi-scale representations.
Experiments:

Outperforms LERF and LangSplat in open-vocabulary 3D segmentation and localization tasks.
Composite embedding strategy improves efficiency during querying.
Ablation Studies:

Composite embedding method surpasses explicit scale selection, offering speed advantages.
Limitations:

Struggles with global context queries but excels in compound object descriptions.
Conclusion:

N2F2 significantly advances hierarchical scene understanding with superior performance.

Statistik

Hierarchical supervisionを使用して、複数の粒度でシーンの特性をエンコードする単一の特徴フィールドを学習します。
提案された階層的監督方法は、CLIP埋め込みと遅延レンダリングを利用して、マルチスケール表現を実現します。

Kutipan

Wawasan Utama Disaring Dari

N2F2

by Yash... pada arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.10997.pdf

Pertanyaan yang Lebih Dalam

他のビジョン言語モデルと比較した場合、N2F2の効率性や精度にどのような影響がありますか？

N2F2は、Hierarchical Scene Understandingを実珸するために新しいアプローチであり、特にオープンボキャブラリー3Dセグメンテーションや位置特定タスクで優れたパフォーマンスを示しています。この方法は、階層的監督法を使用してシーンプロパティを異なる細分化レベルでエンコードし、統一されたフィーチャフィールド内でシーン構造全体から細部まで捉えることが可能です。これにより、従来の手法よりも複雑な名詞句（例：「バッグ・オブ・クッキーズ」）や部分的表現（例：「カップのふた」）に対応する能力が向上しています。
また、N2F2では専用スケール選択方法ではなくコンポジット埋め込み方法を提案しており、1つの関連マップだけで済む点でも効率性が高まっています。具体的には事前計算された重み付き和集合を使用することで明確なスケール選択処理不要としました。このアプローチはLangSplat等他手法よりも迅速かつ正確な情報取得が可能です。