論文の概要: ST3D: Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D
ObjectDetection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.05346v1
- Date: Tue, 9 Mar 2021 10:51:24 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2021-03-10 15:08:45.552755
- Title: ST3D: Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D
ObjectDetection
- Title（参考訳）: ST3D:3次元オブジェクト検出における教師なしドメイン適応のための自己学習
- Authors: Jihan Yang, Shaoshuai Shi, Zhe Wang, Hongsheng Li, Xiaojuan Qi
- Abstract要約: 点雲からの3次元物体検出における教師なし領域適応のための新しい領域適応型自己学習パイプラインST3Dを提案する。
当社のST3Dは、評価されたすべてのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、KITTI 3Dオブジェクト検出ベンチマークで完全に監視された結果を超えます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.71826145162092
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a new domain adaptive self-training pipeline, named ST3D, for
unsupervised domain adaptation on 3D object detection from point clouds. First,
we pre-train the 3D detector on the source domain with our proposed random
object scaling strategy for mitigating the negative effects of source domain
bias. Then, the detector is iteratively improved on the target domain by
alternatively conducting two steps, which are the pseudo label updating with
the developed quality-aware triplet memory bank and the model training with
curriculum data augmentation. These specific designs for 3D object detection
enable the detector to be trained with consistent and high-quality pseudo
labels and to avoid overfitting to the large number of easy examples in pseudo
labeled data. Our ST3D achieves state-of-the-art performance on all evaluated
datasets and even surpasses fully supervised results on KITTI 3D object
detection benchmark. Code will be available at
https://github.com/CVMI-Lab/ST3D.
- Abstract（参考訳）: 点雲からの3次元物体検出における教師なし領域適応のための新しい領域適応型自己学習パイプラインST3Dを提案する。
まず、ソース領域の負の効果を緩和するランダムオブジェクトスケーリング戦略を提案し、ソース領域上の3D検出器を事前訓練する。
そして、開発した品質認識型三重項メモリバンクによる擬似ラベル更新と、カリキュラムデータ拡張によるモデルトレーニングの2つのステップを代替して、ターゲットドメイン上で反復的に改善する。
3Dオブジェクト検出のためのこれらの特定の設計により、検出器は一貫性のある高品質の擬似ラベルで訓練され、擬似ラベル付きデータにおける多数の簡単な例にオーバーフィットすることを避けることができます。
当社のST3Dは、評価されたすべてのデータセットで最先端のパフォーマンスを達成し、KITTI 3Dオブジェクト検出ベンチマークで完全に監視された結果を超えます。
コードはhttps://github.com/CVMI-Lab/ST3Dで入手できる。
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