論文の概要: One Thing One Click: A Self-Training Approach for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.02246v2
• Date: Wed, 7 Apr 2021 05:58:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-08 13:08:28.353996
• Title: One Thing One Click: A Self-Training Approach for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ワンクリック:弱い教師付き3dセマンティクスセグメンテーションのための自己学習アプローチ
• Authors: Zhengzhe Liu, Xiaojuan Qi, Chi-Wing Fu
• Abstract要約: 私たちは、アノテーションーがオブジェクトごとに1ポイントだけラベルを付ける必要があることを意味する「One Thing One Click」を提案します。 グラフ伝搬モジュールによって促進されるトレーニングとラベル伝搬を反復的に行う。 私たちの結果は、完全に監督されたものと同等です。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.36781565047656
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud semantic segmentation often requires largescale annotated training data, but clearly, point-wise labels are too tedious to prepare. While some recent methods propose to train a 3D network with small percentages of point labels, we take the approach to an extreme and propose "One Thing One Click," meaning that the annotator only needs to label one point per object. To leverage these extremely sparse labels in network training, we design a novel self-training approach, in which we iteratively conduct the training and label propagation, facilitated by a graph propagation module. Also, we adopt a relation network to generate per-category prototype and explicitly model the similarity among graph nodes to generate pseudo labels to guide the iterative training. Experimental results on both ScanNet-v2 and S3DIS show that our self-training approach, with extremely-sparse annotations, outperforms all existing weakly supervised methods for 3D semantic segmentation by a large margin, and our results are also comparable to those of the fully supervised counterparts.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドのセマンティクスセグメンテーションは、しばしば大規模な注釈付きトレーニングデータを必要とするが、明らかにポイント単位でのラベルは準備が難しい。 最近の手法では、小さなポイントラベルで3Dネットワークをトレーニングする手法が提案されているが、極端にアプローチして"One Thing One Click"を提案する。 ネットワークトレーニングにおいて,これらの極端にスパースなラベルを活用するために,グラフ伝搬モジュールによって促進されるトレーニングとラベル伝搬を反復的に行う,新たな自己学習アプローチを設計する。 また,カテゴリ毎のプロトタイプを生成し,グラフノード間の類似性を明示的にモデル化して擬似ラベルを生成し,反復学習を指導する関係ネットワークを採用する。 scannet-v2 と s3dis の両方における実験の結果は、非常に疎結合なアノテーションを持つ我々の自己学習アプローチが、3d意味セグメンテーションのための既存の弱い教師付きメソッドを大きなマージンで上回っていることを示している。

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