論文の概要: 3D Spatial Recognition without Spatially Labeled 3D

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06461v1
• Date: Thu, 13 May 2021 17:58:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-14 15:52:26.609290
• Title: 3D Spatial Recognition without Spatially Labeled 3D
• Title（参考訳）: 空間ラベル付き3dを伴わない3次元空間認識
• Authors: Zhongzheng Ren, Ishan Misra, Alexander G. Schwing, and Rohit Girdhar
• Abstract要約: Weakly-supervised framework for Point cloud Recognitionを紹介する。 We show that WyPR can detected and segment objects in point cloud data without access any space labels at training time。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 127.6254240158249
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce WyPR, a Weakly-supervised framework for Point cloud Recognition, requiring only scene-level class tags as supervision. WyPR jointly addresses three core 3D recognition tasks: point-level semantic segmentation, 3D proposal generation, and 3D object detection, coupling their predictions through self and cross-task consistency losses. We show that in conjunction with standard multiple-instance learning objectives, WyPR can detect and segment objects in point cloud data without access to any spatial labels at training time. We demonstrate its efficacy using the ScanNet and S3DIS datasets, outperforming prior state of the art on weakly-supervised segmentation by more than 6% mIoU. In addition, we set up the first benchmark for weakly-supervised 3D object detection on both datasets, where WyPR outperforms standard approaches and establishes strong baselines for future work.
• Abstract（参考訳）: Weakly-supervised framework for Point cloud Recognitionでは,シーンレベルのクラスタグのみを監視対象とするWyPRを紹介した。 wyprは、ポイントレベルのセマンティックセグメンテーション、3d提案生成、3dオブジェクト検出という3つのコア3d認識タスクを共同で扱う。 標準のマルチインスタンス学習目標と組み合わせることで、wyprはトレーニング時に任意の空間ラベルにアクセスせずに、ポイントクラウドデータ内のオブジェクトを検出し、セグメンテーションすることができる。 ScanNetとS3DISデータセットを用いてその有効性を実証し、弱教師付きセグメンテーションを6%以上向上させた。 さらに、WyPRが標準的なアプローチより優れ、将来の作業の強力なベースラインを確立するため、両方のデータセットで弱教師付き3Dオブジェクト検出のための最初のベンチマークを設定しました。

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