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NOCTIS: Novel Object Cyclic Threshold based Instance Segmentation

Created by
  • Haebom

저자

Max Gandyra, Alessandro Santonicola, Michael Beetz

개요

본 논문은 새로운 물체의 인스턴스 분할 문제를 해결하기 위한 새로운 프레임워크인 NOCTIS(Novel Object Cyclic Threshold based Instance Segmentation)를 제안합니다. NOCTIS는 기존 방법인 CNOS, SAM-6D, NIDS-Net을 개선하고 Grounded-SAM 2와 DINOv2와 같은 최신 비전 기반 모델을 활용합니다. Grounded-SAM 2를 이용하여 정확한 바운딩 박스와 세분화 마스크를 가진 물체 제안을 얻고, DINOv2의 제로샷 기능을 이용하여 이미지 임베딩을 생성합니다. 물체 매칭 점수는 클래스 임베딩의 유사성과 패치 임베딩의 평균 최대 유사성을 기반으로 계산되며, 여기서 패치 필터링은 이미지 그리드에서 각 패치와 그에 해당하는 순환 패치 간의 거리를 기반으로 합니다. 또한, 제안된 바운딩 박스와 마스크의 평균 신뢰도를 물체 매칭 점수에 대한 추가 가중치로 사용합니다. 실험 결과, NOCTIS는 BOP 2023 챌린지의 7개 핵심 데이터셋에서 추가적인 훈련 없이 최고의 RGB 및 RGB-D 방법을 능가하는 성능을 보였습니다.

시사점, 한계점

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시사점:
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기존 방법보다 우수한 성능을 보이는 새로운 인스턴스 분할 프레임워크 제시.
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추가 훈련 없이 새로운 물체에 대한 인스턴스 분할 가능.
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Grounded-SAM 2와 DINOv2 등 최신 비전 기반 모델의 효과적인 활용.
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BOP 2023 챌린지에서 최고 성능 달성.
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한계점:
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제안된 방법의 일반화 성능에 대한 추가적인 연구 필요.
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다양한 조명 조건이나 물체의 복잡한 배열에 대한 성능 평가 추가 필요.
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특정 비전 기반 모델에 의존적인 구조. 다른 모델로의 확장성에 대한 연구 필요.
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