論文の概要: Point Cloud Instance Segmentation with Semi-supervised Bounding-Box Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.15210v1
• Date: Tue, 30 Nov 2021 08:40:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-01 13:59:12.590924
• Title: Point Cloud Instance Segmentation with Semi-supervised Bounding-Box Mining
• Title（参考訳）: 半教師付きバウンディングボックスマイニングによるポイントクラウドインスタンスセグメンテーション
• Authors: Yongbin Liao, Hongyuan Zhu, Yanggang Zhang, Chuangguan Ye, Tao Chen, and Jiayuan Fan
• Abstract要約: ラベル付きおよび未ラベルのバウンディングボックスを監視として使用した,最初の半教師付きポイントクラウドインスタンスセグメンテーションフレームワーク(SPIB)を紹介した。 提案手法は,近年の完全教師付き手法と比較して,競争性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.69745159912481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud instance segmentation has achieved huge progress with the emergence of deep learning. However, these methods are usually data-hungry with expensive and time-consuming dense point cloud annotations. To alleviate the annotation cost, unlabeled or weakly labeled data is still less explored in the task. In this paper, we introduce the first semi-supervised point cloud instance segmentation framework (SPIB) using both labeled and unlabelled bounding boxes as supervision. To be specific, our SPIB architecture involves a two-stage learning procedure. For stage one, a bounding box proposal generation network is trained under a semi-supervised setting with perturbation consistency regularization (SPCR). The regularization works by enforcing an invariance of the bounding box predictions over different perturbations applied to the input point clouds, to provide self-supervision for network learning. For stage two, the bounding box proposals with SPCR are grouped into some subsets, and the instance masks are mined inside each subset with a novel semantic propagation module and a property consistency graph module. Moreover, we introduce a novel occupancy ratio guided refinement module to refine the instance masks. Extensive experiments on the challenging ScanNet v2 dataset demonstrate our method can achieve competitive performance compared with the recent fully-supervised methods.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドインスタンスのセグメンテーションは、ディープラーニングの出現によって大きな進歩を遂げた。 しかし、これらの手法は通常、高価で時間を要する高密度なクラウドアノテーションでデータ収集を行う。 アノテーションのコストを軽減するため、ラベルが付かない、あるいはラベルが付かないデータは、まだそのタスクで検討されていない。 本稿では,ラベル付きおよび非ラベル付きバウンディングボックスを監視として使用した,最初の半教師付きポイントクラウドインスタンスセグメンテーションフレームワーク(SPIB)を紹介する。 具体的には、SPIBアーキテクチャは2段階の学習手順を含む。 ステージ1では、摂動一貫性規則化(spcr)を備えた半教師付き設定の下で境界ボックス提案生成ネットワークを訓練する。 正規化は、入力点クラウドに適用される異なる摂動に対して境界ボックス予測の不分散を強制することにより、ネットワーク学習のための自己スーパービジョンを提供する。 ステージ2では、SPCRによるバウンディングボックスの提案をいくつかのサブセットにグループ化し、インスタンスマスクを新しいセマンティックな伝搬モジュールとプロパティ一貫性グラフモジュールで各サブセット内でマイニングする。 さらに,インスタンスマスクを改良するための改良モジュールの新規占有率について紹介する。 挑戦的なScanNet v2データセットに関する大規模な実験は、我々の手法が最近の完全教師付き手法と比較して競争性能を発揮できることを示した。

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