論文の概要: 3D Segmentation Learning from Sparse Annotations and Hierarchical Descriptors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.12885v1
• Date: Thu, 27 May 2021 00:31:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-29 09:55:08.918255
• Title: 3D Segmentation Learning from Sparse Annotations and Hierarchical Descriptors
• Title（参考訳）: スパースアノテーションと階層記述子による3次元セグメンテーション学習
• Authors: Peng Yin, Lingyun Xu, Jianmin Ji
• Abstract要約: GIDSegはスパースアノテーションからセグメンテーションを同時に学習できる新しいアプローチである。 GIDSegは、動的エッジ畳み込みネットワークを介して、グローバルおよび個別の関係を描いている。 逆学習モジュールは、ID記述子の条件制約をさらに強化するためにも設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.161067294394475
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: One of the main obstacles to 3D semantic segmentation is the significant amount of endeavor required to generate expensive point-wise annotations for fully supervised training. To alleviate manual efforts, we propose GIDSeg, a novel approach that can simultaneously learn segmentation from sparse annotations via reasoning global-regional structures and individual-vicinal properties. GIDSeg depicts global- and individual- relation via a dynamic edge convolution network coupled with a kernelized identity descriptor. The ensemble effects are obtained by endowing a fine-grained receptive field to a low-resolution voxelized map. In our GIDSeg, an adversarial learning module is also designed to further enhance the conditional constraint of identity descriptors within the joint feature distribution. Despite the apparent simplicity, our proposed approach achieves superior performance over state-of-the-art for inferencing 3D dense segmentation with only sparse annotations. Particularly, with $5\%$ annotations of raw data, GIDSeg outperforms other 3D segmentation methods.
• Abstract（参考訳）: 3Dセマンティックセグメンテーションの主な障害の1つは、完全に教師されたトレーニングのために高価なポイントワイズアノテーションを生成するのに必要な膨大な労力である。 そこで本研究では,グローバル地域構造と個人選択特性の推論を通じて,分散アノテーションからセグメンテーションを同時に学習する手法であるgidsegを提案する。 GIDSegは、動的エッジ畳み込みネットワークとカーネル化されたID記述子を結合したグローバルおよび個別の関係を描いている。 このアンサンブル効果は、微粒な受容場を低解像度のボキセル化マップに付与することにより得られる。 我々のGIDSegでは,共同特徴分布におけるID記述子の条件制約を強化するために,逆学習モジュールも設計されている。 明快な単純さにもかかわらず,提案手法は,分散アノテーションのみを用いた3次元高密度セグメンテーションの参照において,最先端よりも優れた性能を実現する。 特に、生データの$5\%$アノテーションでは、gidsegは他の3dセグメンテーションメソッドよりも優れている。

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