Yafei Yang

収録論文 9本 ・ フィジカルAI/ロボット学習

※arXiv著者名で収集。同姓同名の別人の論文が含まれる場合があります。

論文

• NeoMap: 単一画像・動画からの学習不要な新規視点合成
  新規視点合成2026/7/1

  事前学習済み動画モデルから、学習や追加調整なしで高品質かつ視点一貫性のある新規視点映像を生成するフレームワークを提案した。

• FoundObj: 自己教師あり基盤モデルを報酬として用いたラベル不要の3Dオブジェクトセグメンテーション
  3Dセグメンテーション2026/5/1

  複雑なシーンの点群から、人間のアノテーションなしで3Dオブジェクトをセグメンテーションする新しいフレームワークを提案。自己教師ありの2D/3D基盤モデルから得られる意味的・幾何学的な事前知識を報酬として強化学習エージェントに組み込み、多クラスのオブジェクトを頑健に識別する。

• EvObj: シーン教師なしで3Dインスタンス分割を行う進化的オブジェクト中心表現の学習
  3Dインスタンス分割2026/5/1

  合成データと実点群の形状ギャップを埋める、教師なし3Dインスタンス分割手法EvObjを提案。物体候補を動的改良する識別モジュールと部分形状を補完するモジュールを統合し、最先端性能を達成した。

• PhysInOne: 一つのスイートで実現する視覚物理の学習と推論
  データセット/物理推論2026/4/1

  物理現象を捉えた大規模合成動画データセットPhysInOneを構築し、物理に基づく映像生成や将来予測、物理特性推定などの性能向上を示した。

• RayletDF: 点群やガウシアンからの汎化可能な3D表面再構成のためのレイレット距離場
  3D再構成2025/8/1

  クエリ光線から直接表面点を予測するレイレット距離場を提案し、点群や3Dガウシアンから高精度かつ未知データにも汎化する3D表面再構成を実現した。

• unMORE: 中心-境界推論による教師なし多物体セグメンテーション
  セグメンテーション2025/6/1

  教師なしで単一画像から複数の物体をセグメンテーションする2段階手法を提案し、実世界の6データセットで最先端性能を達成した。

• GrabS: シーン教師なし3D物体セグメンテーションのための生成的具現化エージェント
  3Dセグメンテーション2025/4/1

  物体データセットから生成的・識別的物体中心事前分布を学習し、具現化エージェントがそれをクエリして複数物体を発見する2段階パイプラインを提案。3Dシーンの人間ラベルなしで高精度な3D物体セグメンテーションを実現した。

• Benchmarking and Analysis of Unsupervised Object Segmentation from Real-world Single Images
  2023/12/1
• Promising or Elusive? Unsupervised Object Segmentation from Real-world Single Images
  2022/10/1