論文の概要: Uncertainty-aware Self-supervised 3D Data Association

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.08173v1
• Date: Tue, 18 Aug 2020 22:34:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-27 22:06:03.365661
• Title: Uncertainty-aware Self-supervised 3D Data Association
• Title（参考訳）: 不確実性を考慮した自己監督型3Dデータアソシエーション
• Authors: Jianren Wang, Siddharth Ancha, Yi-Ting Chen, David Held
• Abstract要約: 本稿では3次元オブジェクトトラッカーの自己教師付きメトリック学習による膨大なラベルなしデータセットの活用を提案する。 これらの自己教師付きアノテーションが、ポイントクラウドの埋め込みを学習するために、原則的にどのように使用できるかを示す。 我々は、フレーム間でオブジェクトを区別するために埋め込みを設計し、不確実性を認識した自己教師型トレーニングを用いてそれらを学ぶ。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.853544785595343
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D object trackers usually require training on large amounts of annotated data that is expensive and time-consuming to collect. Instead, we propose leveraging vast unlabeled datasets by self-supervised metric learning of 3D object trackers, with a focus on data association. Large scale annotations for unlabeled data are cheaply obtained by automatic object detection and association across frames. We show how these self-supervised annotations can be used in a principled manner to learn point-cloud embeddings that are effective for 3D tracking. We estimate and incorporate uncertainty in self-supervised tracking to learn more robust embeddings, without needing any labeled data. We design embeddings to differentiate objects across frames, and learn them using uncertainty-aware self-supervised training. Finally, we demonstrate their ability to perform accurate data association across frames, towards effective and accurate 3D tracking. Project videos and code are at https://jianrenw.github.io/Self-Supervised-3D-Data-Association.
• Abstract（参考訳）: 3dオブジェクトトラッカーは通常、高価で収集に時間がかかる大量の注釈付きデータのトレーニングを必要とする。 代わりに、3dオブジェクトトラッカの自己教師付きメトリックラーニングによる膨大なラベルなしデータセットの活用を提案する。 非ラベルデータに対する大規模なアノテーションは、フレーム間の自動オブジェクト検出とアソシエーションによって安価に得られる。 3d追跡に有効なポイントクラウド埋め込みを学ぶために,これらの自己教師付きアノテーションを原則的に利用できることを示す。 ラベル付きデータを必要とせずに、より堅牢な埋め込みを学習するために、自己教師付きトラッキングの不確実性を推定し、組み込む。 フレーム間でオブジェクトを区別するために埋め込みを設計し、不確実性を認識した自己教師付きトレーニングを使って学習します。 最後に,有効かつ正確な3次元追跡に向けて,フレーム間で正確なデータアソシエーションを行う能力を示す。 プロジェクトビデオとコードはhttps://jianrenw.github.io/Self-Supervised-3D-Data-Associationにある。

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