論文の概要: 3D Guided Weakly Supervised Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.00242v1
• Date: Tue, 1 Dec 2020 03:34:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-01 08:03:58.102917
• Title: 3D Guided Weakly Supervised Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: セマンティックセグメンテーションの3Dガイド
• Authors: Weixuan Sun, Jing Zhang, Nick Barnes
• Abstract要約: 本稿では,スパース境界ボックスラベルを利用可能な3次元情報に組み込むことにより,弱教師付き2次元セマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを提案する。 手動で2D-3Dセマンティックス(2D-3D-S)データセットのサブセットにバウンディングボックスをラベル付けし、2D-3D推論モジュールを導入し、正確なピクセルワイドセグメント提案マスクを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.269847900950943
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pixel-wise clean annotation is necessary for fully-supervised semantic segmentation, which is laborious and expensive to obtain. In this paper, we propose a weakly supervised 2D semantic segmentation model by incorporating sparse bounding box labels with available 3D information, which is much easier to obtain with advanced sensors. We manually labeled a subset of the 2D-3D Semantics(2D-3D-S) dataset with bounding boxes, and introduce our 2D-3D inference module to generate accurate pixel-wise segment proposal masks. Guided by 3D information, we first generate a point cloud of objects and calculate objectness probability score for each point. Then we project the point cloud with objectness probabilities back to 2D images followed by a refinement step to obtain segment proposals, which are treated as pseudo labels to train a semantic segmentation network. Our method works in a recursive manner to gradually refine the above-mentioned segment proposals. Extensive experimental results on the 2D-3D-S dataset show that the proposed method can generate accurate segment proposals when bounding box labels are available on only a small subset of training images. Performance comparison with recent state-of-the-art methods further illustrates the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: ピクセル単位でクリーンなアノテーションは、完全に教師付きセマンティックセグメンテーションのために必要です。 本稿では,3次元情報にスパースバウンディングボックスラベルを組み込んだ2次元セマンティクスセグメンテーションモデルを提案する。 手動で2D-3D Semantics(2D-3D-S)データセットのサブセットにバウンディングボックスをラベル付けし、2D-3D推論モジュールを導入し、正確なピクセルワイドセグメント提案マスクを生成する。 3次元情報に導かれ,まず物体の点群を生成し,各点に対する対象性確率スコアを計算する。 次に,2次元画像にオブジェクトの確率を持つ点雲を投影し,さらにセグメントの提案を改良し,擬似ラベルとして扱い,意味的セグメンテーションネットワークを訓練する。 本手法は上記のセグメント提案を徐々に洗練するために再帰的に機能する。 2d-3d-sデータセットの広範な実験結果から,学習画像のごく一部でのみバウンディングボックスラベルが使用可能な場合に,提案手法が正確なセグメント提案を生成できることが確認された。 近年の最先端手法との比較により,本手法の有効性がさらに示唆された。

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