論文の概要: SASO: Joint 3D Semantic-Instance Segmentation via Multi-scale Semantic Association and Salient Point Clustering Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.15015v1
• Date: Thu, 25 Jun 2020 08:55:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-17 04:35:18.664624
• Title: SASO: Joint 3D Semantic-Instance Segmentation via Multi-scale Semantic Association and Salient Point Clustering Optimization
• Title（参考訳）: SASO:マルチスケールセマンティックアソシエーションとサリアントポイントクラスタリング最適化による3次元セマンティック・セマンティック・セマンティック・セグメンテーション
• Authors: Jingang Tan, Lili Chen, Kangru Wang, Jingquan Peng, Jiamao Li, Xiaolin Zhang
• Abstract要約: セグメンテーションタスクとインスタンスセグメンテーションタスクを共同で行う,SASOという新しい3Dポイントクラウドセグメンテーションフレームワークを提案する。 空間的文脈におけるオブジェクト間の固有相関から着想を得たセグメンテーションタスクに対して,マルチスケールセマンティックアソシエーション(MSA)モジュールを提案する。 例えば、推論手順のみでクラスタリングを利用する以前の作業とは異なるセグメンテーションタスクでは、Salient Point Clustering Optimization (SPCO) モジュールを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.519716460338518
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a novel 3D point cloud segmentation framework named SASO, which jointly performs semantic and instance segmentation tasks. For semantic segmentation task, inspired by the inherent correlation among objects in spatial context, we propose a Multi-scale Semantic Association (MSA) module to explore the constructive effects of the semantic context information. For instance segmentation task, different from previous works that utilize clustering only in inference procedure, we propose a Salient Point Clustering Optimization (SPCO) module to introduce a clustering procedure into the training process and impel the network focusing on points that are difficult to be distinguished. In addition, because of the inherent structures of indoor scenes, the imbalance problem of the category distribution is rarely considered but severely limits the performance of 3D scene perception. To address this issue, we introduce an adaptive Water Filling Sampling (WFS) algorithm to balance the category distribution of training data. Extensive experiments demonstrate that our method outperforms the state-of-the-art methods on benchmark datasets in both semantic segmentation and instance segmentation tasks.
• Abstract（参考訳）: セマンティクスとインスタンスセグメンテーションを共同で実行する,新たな3dポイントクラウドセグメンテーションフレームワークであるsasoを提案する。 意味的セグメンテーションタスクは、空間的文脈におけるオブジェクト間の固有の相関から着想を得たものであり、意味的文脈情報の構成的効果を探索するマルチスケールセマンティックアソシエーション(MSA)モジュールを提案する。 例えば、推論手順でのみクラスタリングを利用する従来の作業とは違い、トレーニングプロセスにクラスタリング手順を導入し、区別が難しい点に着目したネットワークを実現するために、Salient Point Clustering Optimization (SPCO)モジュールを提案する。 また,室内シーンの固有構造から,カテゴリー分布の不均衡問題はほとんど考慮されないが,3次元シーン知覚の性能は著しく制限されている。 そこで本研究では, 適応型水充填サンプリング(wfs)アルゴリズムを導入し, 学習データのカテゴリ分布のバランスをとる。 広範な実験により,本手法は,セマンティクスセグメンテーションとインスタンスセグメンテーションタスクの両方において,ベンチマークデータセットにおける最先端メソッドよりも優れていることが証明された。

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