狠狠撸

第3回 3D勉強会@関東 (Deep SLAM論文読み会)
Neural scene representation and
rendering (Science)
東京大学相澤研究室所属
M1 金子真也 (@syinari0123)

1
自己紹介
? 氏名
– 金子真也 (かねこまさや)
? 所属
– 東京大学大学院学際情報学府相澤研 M1
? Recently
– 2018年8月-9月 Sony Internship (SLAM)
– 2018年9月- 産総研 Research Assistant (櫻田先生)
? 深層学習やVisual SLAMと戯れています
? 就活に向けて情報収集中なのでSLAM関連でおすすめの企業があり
ましたらぜひ教えてください
まさや
(@syinari0123)

2
本論文
Neural scene representation and rendering
– [Eslami, Rezende, et al. (DeepMind), Science(2018)]
– 著者はVAEを作ったRezende氏, Last authorにHassabis氏
– Scienceに掲載

3
どのようなものか？
? Generative Query Network (GQN) の提案
– あるマップを複数視点から撮影した画像群から, 別視点の画像を
生成するネットワーク (Rendererの実現)

4
1. 複数視点の画像群からScene Representationを作成

5
1. 複数視点の画像群からScene Representationを作成
2. Scene Representationを手掛かりとして, ある視点位置
が入力されたらそこから見える画像を生成

6
どこかで見たことあるような気がする…？？？
SfM/SLAM …？？？
三次元地図…？？

7
関連研究：SfM/SLAM
? SfM/SLAM [Structure from Motion / Simultaneous Localization and Mapping]
– 画像群から, 抽出した特徴点の三次元位置と各画像のカメラ姿勢
(三次元地図)を同時に求める
三次元地図の作成
(点の三次元位置+カメラ姿勢)
画像群
[1] Building Rome in a Day [Agarwal+, ICCV2009]

8
– 三次元地図を使い, 画像から位置推定もできる(Localization)
画像群
Localization
カメラ姿勢

9
– 三次元地図を使い, 画像から位置推定もできる(Localization)
– 逆に位置から画像の推定も可能 (Rendering)
画像群
Localization Rendering
カメラ姿勢

10
関連研究
? SfM/SLAM vs GQN
– 両者の大きな違いは三次元地図を特徴量として保持している点
– 地図の可視性/Localization機能は失われるが, 深層学習で空間
情報を容易に扱うことができる (非常に重要)
手法 SfM/SLAM GQN
目標三次元構造の復元 Rendererの実現
三次元地図 Pointcloud表現特徴量ベクトル
地図の可視性〇 ×
Localization
(画像→位置)
〇 ×
Rendering
(位置→画像)
〇〇
深層学習との相性 × 〇

11
関連研究
? 三次元地図のPointcloud表現
– 人間が空間把握するには非常にわかりやすい表現
– 一方, CNNで取り扱うには非常に難しい表現
? 座標値が並んでいるだけなので隣接関係が分からず畳み込み
が容易ではない
? 様々な手法が近年提案されているが決定的な手法はない印象
– PointNet++ [NIPS’17], SPLATNet [CVPR’18], …
– 皆川さんのスライドが非常にわかりやすいです
(/takmin/cvpr2018pointcloudcnnsplatnet)
??1, ??1, ??1
??2, ??2, ??2
??3, ??3, ??3
…

? 三次元地図のPointcloud表現
– 人間が空間把握するには非常にわかりやすい表現
– 一方, CNNで取り扱うには非常に難しい表現
? 座標値が並んでいるだけなので隣接関係が分からず畳み込み
が容易ではない
? 様々な手法が近年提案されているが決定的な手法はない印象
– PointNet++ [NIPS’17], SPLATNet [CVPR’18], …
– 皆川さんのスライドが非常にわかりやすいです
(/takmin/cvpr2018pointcloudcnnsplatnet)
12
関連研究
??1, ??1, ??1
??2, ??2, ??2
??3, ??3, ??3
…
直接三次元地図の特徴量を得るGQNは以下が期待できる
1. 難しいとされる点群畳み込みを介さないため,
良い特徴量を抽出できそう
2. 畳み込まないので地図のスケールが増えても,
計算量は増大しない

13
手法解説
? どのように実現するか？
– 目標１：あるマップを複数視点から撮影した画像群から, 未知の
視点のマップ画像を生成したい
複数視点からマップを
撮影した画像群
新しい視点の画像
新しい視点の画像の生成

14
手法解説
マップ
マップがまず存在して
そこから画像が生成される

15
手法解説
? マップ画像をうまく生成するようなモデルを推定すればよい
– Variational Autoencoder [Kingma+, 2013]が使える
マップ画像を生成する
モデル
？

16
関連研究：VAE
? Variational Autoencoder (VAE) [Kingma+, ICLR’14]
– 画像??が自身を再構成するように低次元の潜在変数??を抽出
入力 ?? 再構成 ???
Inference
??(??|??)
Generation
??(??|??)
潜在変数 ??
入力 ??
Loss

17
関連研究：VAE
– 正規分布に従うような制約を??にかけ, ??空間での連続性を保つ
正規分布 ??(0, ??)
入力 ?? 再構成 ???
Inference
??(??|??)
Generation
??(??|??)
潜在変数 ??
入力 ??
Loss
Loss

18
関連研究：VAE
– 正規分布に従うような制約を??にかけ, ??空間での連続性を保つ
入力 ?? 再構成 ???
Inference
??(??|??)
Generation
??(??|??)
潜在変数 ??
正規分布 ??(0, ??)
入力 ??
Loss
Loss
潜在変数空間[1] 生成画像[1]
[1] https://qiita.com/kenmatsu4/items/
b029d697e9995d93aa24

Inference
??(??|??)
Generation
??(??|??)
19
手法解説
? VAEによりマップの画像生成モデルを構築できそう
入力 ?? 再構成 ???
潜在変数 ??
正規分布 ??(0, ??)
入力 ??
Loss
Loss
学習時
複数視点からマップを撮影した画像群

20
手法解説
– 現段階では未知の潜在変数を動かし新しい画像生成するのみ
– 目標２：潜在変数をうまく取り扱いたい
Generation
??(??|??)
画像生成 ???
潜在変数 ??
潜在変数zを動かすことで
新しい画像生成推論時

21
手法解説
1. 様々なマップに対応するモデルを生成したい
マップの複数視点画像
Generation
??(??|??)
画像生成 ???
潜在変数 ??改良案

22
手法解説
Generation
??(??|??)
画像生成 ???

23
手法解説
2. さらに視点を指定して対応する画像を生成したい
視点
Generation
??(??|??)
画像生成 ???

24
手法解説
Generation
??(??|??)
画像生成 ???
マップの複数視点画像視点

25
手法解説
– Conditional VAE [Sohn+, 2015]が使える
Generation
??(??|??)
画像生成 ???
マップの複数視点画像視点

26
関連研究：CVAE
? Conditional VAE (CVAE) [Sohn+, NIPS’15]
– VAEに任意の情報yを条件づけたモデル
入力 ?? 再構成 ???
Inference
??(??|??, ??)
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
入力 ??
Loss
学習時

27
関連研究：CVAE
入力 ?? 再構成 ???
Inference
??(??|??, ??)
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
入力 ??
Loss
「9」
条件 ??
学習時

28
関連研究：CVAE
– 条件yから直接潜在変数zを推論するPriorを付加
入力 ?? 再構成 ???
Inference
??(??|??, ??)
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
入力 ??
Loss
「9」
条件 ??
Prior
??(??|??)
潜在変数 ??
Loss
学習時

29
関連研究：CVAE
– 条件yから直接潜在変数zを推論するPriorを付加
生成 ??
Generation
??(??|??, ??)
「9」
条件 ??
Prior
??(??|??)
潜在変数 ??
推論時
ラベル「9」から潜在変数zを推論し,
モデル空間の生成が期待される

30
関連研究：CVAE
– 条件として数字ラベルを与え, 潜在変数を動かして生成した例
[1] https://github.com/hwalsuklee/tensorflow-mnist-CVAE

31
手法の概要
? CVAEを使ったGQNの構造概要
– 以下の構造によって目標を満たすことができる！
視点画像 ?? ??
推定結果 ??
Inference
??(??|??, ??)
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
Loss
Prior
??(??|??)
潜在変数 ??
条件 ??
マップの複数視点画像+その視点視点?? ??
??1 ??2 ??3
視点画像 ?? ??
Loss

32
手法の概要
視点画像 ?? ??
推定結果 ??
Inference
??(??|??, ??)
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
Loss
Prior
??(??|??)
潜在変数 ??
視点画像 ?? ??
Loss
条件 ??
??1 ??2 ??3
視点?? =[??, ??, ??, ???????? ?, ??????]
x
y
z
pitch
yaw

33
手法の概要
生成 ??
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
Prior
??(??|??)
潜在変数 ??
条件 ??
??1 ??2 ??3

34
手法の概要
生成 ??
Generation
??(??|??, ??)
潜在変数 ??
Prior
??(??|??)
潜在変数 ??
条件 ??
??1 ??2 ??3
このままでは複雑な画像生成が難しいので
GQNではこの構造をいじっている

35
手法の実装
? 実際の構造
– 元のCVAEに対してどの部分が変化しているのかを解説する
視点?? ??
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
潜在変数 ??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
??1 ??2 ??3
潜在変数 ??
条件 ??
Prior
Loss

36
手法の実装
? 実際の構造 (train時)
1. Prior/Generation部分の一体化
視点?? ??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
??1 ??2 ??3
条件 ??
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
潜在変数 ??
潜在変数 ??
Prior
Loss

37
手法の実装
視点?? ??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
??1 ??2 ??3
条件 ??
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
潜在変数 ??
Loss
潜在変数 ??

38
手法の実装
2. 表現ネットワーク：複数視点画像群から特徴量を抽出
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
潜在変数 ??
視点画像?? ??
Loss
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
潜在変数 ??
視点?? ??
??1 ??2 ??3
条件 ??

39
手法の実装
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
潜在変数 ??
視点画像?? ??
Loss
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
潜在変数 ??
??1 ??2 ??3
??1
??2
??3
?? ?? ?? 表現ネットワーク
マップの複数視点画像+その視点
視点?? ??
条件 ??
??
Scene Representation

40
手法の実装
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
潜在変数 ??
視点画像?? ??
Loss
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
潜在変数 ??
??1 ??2 ??3
??1
??2
??3
視点?? ??
条件 ??
??
? 観測結果を表現ネットワークに
よって1表現に要約
? 各視点の総和を取ることで,
順番や枚数に依存しない表現

41
手法の実装
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
潜在変数 ??
視点画像?? ??
Loss
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
潜在変数 ??
??1 ??2 ??3
??1
??2
??3
視点?? ??
条件 ??
??
? 表現ネットワークの詳細構造

42
手法の実装
3. 自己回帰モデル：潜在変数を複数の条件付き分布の積で表現
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
??1 ??2 ??3
??1
??2
??3
視点?? ??
条件 ??
??
InferenceInference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
潜在変数 ??
Loss
潜在変数 ??

43
手法の実装
??1 ??2 ??3
視点?? ??
??1
??2
??3
?? ?? ??
??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
条件 ??
表現ネットワーク
Inference
??1 ????…
Inference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
??1 ????…
Loss
自己回帰モデル (ConvLSTM)

44
手法の実装
??1 ??2 ??3
視点?? ??
??1
??2
??3
?? ?? ??
??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
条件 ??
Inference
??1 ????…
Inference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
??1 ????…
Loss
DRAW [Gregor+,2015] に似た構造
? VAEをRNNを使うことで自己回帰
的にモデル化

45
手法の実装
??1 ??2 ??3
視点?? ??
??1
??2
??3
?? ?? ??
??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
条件 ??
Inference
??1 ????…
Inference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
??1 ????…
Loss
DRAW [Gregor+,2015] に似た構造
? まずは大雑把に, 徐々に細かく画像
が生成される

46
手法の実装
??1 ??2 ??3
視点?? ??
??1
??2
??3
?? ?? ??
??
視点画像?? ??
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
条件 ??
Inference
??1 ????…
Inference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
??1 ????…
Loss
ネットワークの詳細構造

47
手法の実装
– 最終的な構造まとめ
??1 ??2 ??3
視点?? ??
??1
??2
??3
?? ?? ??
??
Inference
??1 ????…
Inference
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
??1 ????…
視点画像?? ??
Loss
Loss
視点画像
?? ??
推定結果
??
条件 ??

48
手法の実装
? 実際の構造 (Test時)
– 最終的な構造まとめ
??1 ??2 ??3
視点?? ??
??1
??2
??3
?? ?? ??
??
Generation
(Prior)
Generation
(Prior)
??1 ????…
推定結果
??
条件 ??

49
実験環境
? 4種類の環境での実験を行った
2. Mazes
4. Robot arms3. Shepard-Metzler objects
1. Rooms

50
実験結果
1. Rooms
– ランダムな四角い部屋にランダムに物体を配置
– 200万种类のシーン(各シーン5视点)で学习した结果

51
実験結果
1. Rooms
– Scene representationの可視化結果 (GQN vs VAE)
– GQNではシーンの三次元構造に基づいた空間分布
– VAEでは画像の色合いに基づいた分布しかなっていない
GQN VAE

52
実験結果
1. Rooms
– Scene representationの足し算引き算
? シーンに写っている物体の意味や位置に関して
足し算引き算ができるような特徴量

53
実験結果
2. Mazes
– 7x7グリッドのランダムな迷路
– 200万シーン(各300視点)を学習させた結果
? ミニバッチで1~20枚の視点で学習

54
実験結果
3. Shepard-Metzler objects
– ランダムな色と形の3D物体
– 視点の物体からの距離は一定
– 200万種類のシーン(15視点)を学習した結果

55
実験結果
4. Robot arms
– 仮想環境上のアームをターゲットに近づける
1. GQNによって三次元マップを学習

56
実験結果
4. Robot arms
– 仮想環境上のアームをターゲットに近づける
1. GQNによって三次元マップを学習
2. 学習したScene表現を使い, A3Cで強化学習
– 三次元構造に関する特徴量を使うことで適切に学習が進む

57
実験環境
? 4種類の環境での実験を行った
2. Mazes
4. Robot arms3. Shepard-Metzler objects
1. Rooms
すべてのCG環境において非常に高い
性能を出すことができた！

58
まとめ
? GQNの提案
– マップ画像群から三次元構造を反映した特徴量の抽出が可能
– 深層学習への融和性が非常に高い
? 深層学習で実際に性能向上させることができた
? 三次元地図作成において構造だけでなく, より高次元の情報
抽出が期待される(texture, object meaning, light…)

59
おまけ：GQNの発展
DeepMindからGQNの後続論文がいくつか出ている模様
1. Consistent GQN [Kumar+, 2018]
? 動画生成(一貫性を持つような生成)
2. SLIM [Pamalho+, 2018]
? 文章からの画像生成
3. Reversed-GQN [Rosenbaum+, 2018]
? RenderingでなくLocalization(画像から位置を推定)

60
参考文献
1. Neural scene representation and rendering
– DeepMindのブログ記事です. 一番詳しいです(それはそう)
– https://deepmind.com/blog/neural-scene-representation-and-rendering/
2. [DL輪読会] GQNと関連研究，世界モデルとの関係について(by 鈴木さん)
– 非常にわかりやすいまとめです. 世界モデルと関連付けた解説はとても面白いです.
– /DeepLearningJP2016/dlgqn-111725780
3. 再現実装
– Chainer (by musyoku氏)
? https://github.com/musyoku/generative-query-network
– Pytorch
? https://github.com/wohlert/generative-query-network-pytorch
– TensorFlow
? https://github.com/ogroth/tf-gqn

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