論文の概要: CGPart: A Part Segmentation Dataset Based on 3D Computer Graphics Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14098v1
- Date: Thu, 25 Mar 2021 19:34:21 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-29 12:48:55.342452
- Title: CGPart: A Part Segmentation Dataset Based on 3D Computer Graphics Models
- Title（参考訳）: CGPart:3次元コンピュータグラフィックスモデルに基づく部分分割データセット
- Authors: Qing Liu, Adam Kortylewski, Zhishuai Zhang, Zizhang Li, Mengqi Guo,
Qihao Liu, Xiaoding Yuan, Jiteng Mu, Weichao Qiu, Alan Yuille
- Abstract要約: CGPartは3DCADモデル、合成画像、実際のテスト画像に関する詳細なアノテーションを提供する。
CGPartには、$ 5$の車両カテゴリをカバーする221$ 3D CADモデルが含まれています。
これらのCADモデルから168,000ドル(約1万6000円)の合成画像を作成しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.691187561807475
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Part segmentations provide a rich and detailed part-level description of
objects, but their annotation requires an enormous amount of work. In this
paper, we introduce CGPart, a comprehensive part segmentation dataset that
provides detailed annotations on 3D CAD models, synthetic images, and real test
images. CGPart includes $21$ 3D CAD models covering $5$ vehicle categories,
each with detailed per-mesh part labeling. The average number of parts per
category is $24$, which is larger than any existing datasets for part
segmentation on vehicle objects. By varying the rendering parameters, we make
$168,000$ synthetic images from these CAD models, each with automatically
generated part segmentation ground-truth. We also annotate part segmentations
on $200$ real images for evaluation purposes. To illustrate the value of
CGPart, we apply it to image part segmentation through unsupervised domain
adaptation (UDA). We evaluate several baseline methods by adapting
top-performing UDA algorithms from related tasks to part segmentation.
Moreover, we introduce a new method called Geometric-Matching Guided domain
adaptation (GMG), which leverages the spatial object structure to guide the
knowledge transfer from the synthetic to the real images. Experimental results
demonstrate the advantage of our new algorithm and reveal insights for future
improvement. We will release our data and code.
- Abstract（参考訳）: 部分セグメンテーションは、オブジェクトのリッチで詳細な部分レベルの記述を提供するが、アノテーションには膨大な作業が必要である。
本稿では,3次元CADモデル,合成画像,実画像の詳細なアノテーションを提供する包括的部分分割データセットであるCGPartを紹介する。
CGPartには5ドル(約5,800円)の車種をカバーする21ドルのCADモデルが含まれている。
カテゴリーごとの部品数の平均は24ドルであり、車載オブジェクトの部品セグメンテーションのための既存のデータセットよりも大きい。
レンダリングパラメータを変化させることで,これらのCADモデルから168,000ドルの合成画像を生成する。
また、評価目的で200ドルの実画像に部分セグメンテーションをアノテートします。
cgpart の値を説明するために,unsupervised domain adaptation (uda) による画像部分セグメンテーションに適用する。
関連タスクから部分セグメンテーションへのトップパフォーマンスUDAアルゴリズムの適用により,いくつかのベースライン手法を評価する。
さらに、空間オブジェクト構造を利用して、合成画像から実画像への知識伝達をガイドする、Geometric-Matching Guided Domain adaptation (GMG)と呼ばれる新しい手法を導入する。
実験結果は,新しいアルゴリズムの利点を示し,今後の改善に向けた知見を明らかにする。
データとコードをリリースします。
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