論文の概要: COLA: COarse LAbel pre-training for 3D semantic segmentation of sparse LiDAR datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.06884v3
• Date: Tue, 21 Mar 2023 07:12:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-24 05:14:54.391611
• Title: COLA: COarse LAbel pre-training for 3D semantic segmentation of sparse LiDAR datasets
• Title（参考訳）: cola: 疎lidarデータセットの3次元意味セグメンテーションのための粗いラベル事前学習
• Authors: Jules Sanchez, Jean-Emmanuel Deschaud and Fran\c{c}ois Goulette
• Abstract要約: 転送学習は、2次元コンピュータビジョンにおいて、利用可能な大量のデータを活用し、高い性能を達成するための実証された技術である。 本研究では,スパース自動運転LiDARスキャンのリアルタイムな3次元セマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現する。 我々は,COLA(Coarse label pre-training)と呼ばれる新しい事前訓練タスクを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8243923744440926
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfer learning is a proven technique in 2D computer vision to leverage the large amount of data available and achieve high performance with datasets limited in size due to the cost of acquisition or annotation. In 3D, annotation is known to be a costly task; nevertheless, pre-training methods have only recently been investigated. Due to this cost, unsupervised pre-training has been heavily favored. In this work, we tackle the case of real-time 3D semantic segmentation of sparse autonomous driving LiDAR scans. Such datasets have been increasingly released, but each has a unique label set. We propose here an intermediate-level label set called coarse labels, which can easily be used on any existing and future autonomous driving datasets, thus allowing all the data available to be leveraged at once without any additional manual labeling. This way, we have access to a larger dataset, alongside a simple task of semantic segmentation. With it, we introduce a new pre-training task: coarse label pre-training, also called COLA. We thoroughly analyze the impact of COLA on various datasets and architectures and show that it yields a noticeable performance improvement, especially when only a small dataset is available for the finetuning task.
• Abstract（参考訳）: 転送学習は、2次元コンピュータビジョンにおいて、利用可能な大量のデータを活用して、取得やアノテーションのコストがかかるため、サイズが制限されたデータセットでハイパフォーマンスを達成するための実証済みの技術である。 3Dでは、アノテーションはコストのかかるタスクであることが知られているが、しかしながら、事前学習手法は近年研究されているばかりである。 このコストのため、教師なしの事前訓練が好まれている。 本研究では,スパース自動運転LiDARスキャンのリアルタイムな3次元セマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションを実現する。 このようなデータセットはますますリリースされているが、それぞれにユニークなラベルセットがある。 ここでは、粗いラベルと呼ばれる中間レベルのラベルセットを提案する。これは、既存のおよび将来の自動運転データセットで簡単に使用でき、これにより、追加の手動ラベルなしで利用可能なすべてのデータを一度に活用することができる。 このようにして、セマンティックセグメンテーションの簡単なタスクとともに、より大きなデータセットにアクセスできます。 そこで我々は,COLA(Coarse label pre-training)と呼ばれる新しい事前学習タスクを導入する。 我々は、COLAが様々なデータセットやアーキテクチャに与える影響を徹底的に分析し、特に微調整タスクに小さなデータセットしか利用できない場合、顕著なパフォーマンス改善をもたらすことを示す。

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