論文の概要: Omni-supervised Point Cloud Segmentation via Gradual Receptive Field Component Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.10203v1
• Date: Fri, 21 May 2021 08:32:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 03:24:47.025778
• Title: Omni-supervised Point Cloud Segmentation via Gradual Receptive Field Component Reasoning
• Title（参考訳）: 直交場成分推論によるオムニ制御点雲分割
• Authors: Jingyu Gong, Jiachen Xu, Xin Tan, Haichuan Song, Yanyun Qu, Yuan Xie, Lizhuang Ma
• Abstract要約: 提案した RFCR (Receptive Field Component Reasoning) を通したクラウドセグメンテーションに,最初のオムニスケール監視手法を導入する。 提案手法は,S3DIS と Semantic3D に対して新たな最先端性能を実現し,ScanNet ベンチマークの1位にランクインする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.83979510282989
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Hidden features in neural network usually fail to learn informative representation for 3D segmentation as supervisions are only given on output prediction, while this can be solved by omni-scale supervision on intermediate layers. In this paper, we bring the first omni-scale supervision method to point cloud segmentation via the proposed gradual Receptive Field Component Reasoning (RFCR), where target Receptive Field Component Codes (RFCCs) are designed to record categories within receptive fields for hidden units in the encoder. Then, target RFCCs will supervise the decoder to gradually infer the RFCCs in a coarse-to-fine categories reasoning manner, and finally obtain the semantic labels. Because many hidden features are inactive with tiny magnitude and make minor contributions to RFCC prediction, we propose a Feature Densification with a centrifugal potential to obtain more unambiguous features, and it is in effect equivalent to entropy regularization over features. More active features can further unleash the potential of our omni-supervision method. We embed our method into four prevailing backbones and test on three challenging benchmarks. Our method can significantly improve the backbones in all three datasets. Specifically, our method brings new state-of-the-art performances for S3DIS as well as Semantic3D and ranks the 1st in the ScanNet benchmark among all the point-based methods. Code will be publicly available at https://github.com/azuki-miho/RFCR.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークの隠れた特徴は通常、3Dセグメンテーションの情報表現を学習するのに失敗する。 本稿では,提案する段階的受容的場成分推論(rfcr)を通じて,クラウドセグメンテーションをポイント化する最初の全規模監視手法を提案する。 次に、ターゲットRFCCがデコーダを監督し、粗いカテゴリの推論方法で徐々にRFCCを推論し、最終的に意味ラベルを取得する。 隠れた特徴の多くは小さな大きさで活動せず、RFCCの予測に小さな貢献をするので、より曖昧な特徴を得るための遠心電位を持つ特徴密度化を提案し、実質的には特徴のエントロピー正則化と等価である。 よりアクティブな機能は、omni-supervisionメソッドの可能性をさらに解き放つことができます。 従来の4つのバックボーンにメソッドを組み込んで,3つの難しいベンチマークでテストします。 提案手法は3つのデータセットのバックボーンを大幅に改善することができる。 具体的には,S3DIS と Semantic3D に最先端性能を導入し,ScanNet ベンチマークの1位にランクインする。 コードはhttps://github.com/azuki-miho/RFCR.comで公開される。

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