Object instance segmentation is a key challenge for indoor robots navigating cluttered environments with many small objects. Limitations in 3D sensing capabilities often make it difficult to detect every possible object. While deep learning approaches may be effective for this problem, manually annotating 3D data for supervised learning is time-consuming. In this work, we explore zero-shot instance segmentation (ZSIS) from RGB-D data to identify unseen objects in a semantic category-agnostic manner. We introduce a zero-shot split for Tabletop Objects Dataset (TOD-Z) to enable this study and present a method that uses annotated objects to learn the ``objectness'' of pixels and generalize to unseen object categories in cluttered indoor environments. Our method, SupeRGB-D, groups pixels into small patches based on geometric cues and learns to merge the patches in a deep agglomerative clustering fashion. SupeRGB-D outperforms existing baselines on unseen objects while achieving similar performance on seen objects. We further show competitive results on the real dataset OCID. With its lightweight design (0.4 MB memory requirement), our method is extremely suitable for mobile and robotic applications. Additional DINO features can increase performance with a higher memory requirement. The dataset split and code are available at https://github.com/evinpinar/supergb-d.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

零样本文本分类,Zero-Shot Learning for Text Classification
专知会员服务
95+阅读 · 2020年5月31日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
151+阅读 · 2019年10月12日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
39+阅读 · 2019年10月9日
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了
极市平台
20+阅读 · 2019年1月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月13日
Arxiv
17+阅读 · 2020年11月15日
S4Net: Single Stage Salient-Instance Segmentation
Arxiv
10+阅读 · 2019年4月10日
VIP会员
相关资讯
灾难性遗忘问题新视角:迁移-干扰平衡
CreateAMind
17+阅读 · 2019年7月6日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月18日
TorchSeg:基于pytorch的语义分割算法开源了
极市平台
20+阅读 · 2019年1月28日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】全卷积语义分割综述
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年8月31日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2008年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员