論文の概要: Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05272v2
• Date: Fri, 11 Mar 2022 09:39:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-14 11:32:12.486700
• Title: Contrastive Boundary Learning for Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: ポイントクラウドセグメンテーションのためのコントラスト境界学習
• Authors: Liyao Tang, Yibing Zhan, Zhe Chen, Baosheng Yu, Dacheng Tao
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウドセグメンテーションのための新しい対照的な境界学習フレームワークを提案する。 実験により、CBLは、異なるベースラインを一貫して改善し、バウンダリにおける魅力的なパフォーマンスを達成するのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.7289734276872
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Point cloud segmentation is fundamental in understanding 3D environments. However, current 3D point cloud segmentation methods usually perform poorly on scene boundaries, which degenerates the overall segmentation performance. In this paper, we focus on the segmentation of scene boundaries. Accordingly, we first explore metrics to evaluate the segmentation performance on scene boundaries. To address the unsatisfactory performance on boundaries, we then propose a novel contrastive boundary learning (CBL) framework for point cloud segmentation. Specifically, the proposed CBL enhances feature discrimination between points across boundaries by contrasting their representations with the assistance of scene contexts at multiple scales. By applying CBL on three different baseline methods, we experimentally show that CBL consistently improves different baselines and assists them to achieve compelling performance on boundaries, as well as the overall performance, eg in mIoU. The experimental results demonstrate the effectiveness of our method and the importance of boundaries for 3D point cloud segmentation. Code and model will be made publicly available at https://github.com/LiyaoTang/contrastBoundary.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドセグメンテーションは3D環境を理解するのに基本である。 しかし、現在の3Dポイントクラウドセグメンテーション手法は通常、シーン境界では性能が悪く、全体のセグメンテーション性能は低下する。 本稿では,シーン境界のセグメンテーションに着目した。 そこで我々はまず,シーン境界におけるセグメンテーション性能を評価するための指標を検討する。 境界上の不満足なパフォーマンスに対処するために,ポイントクラウドセグメンテーションのための新しいコントラスト境界学習(cbl)フレームワークを提案する。 特に,提案したCBLは,複数のスケールのシーンコンテキストの助けを借りて,その表現を対比することで,境界点間の特徴識別を強化する。 CBLを3つの異なるベースライン法に適用することにより、CBLは、例えばmIoUにおいて、異なるベースラインを一貫して改善し、バウンダリ上で魅力的なパフォーマンスを達成するのに役立つことを示す。 本手法の有効性と3次元点雲分割における境界の重要性を実験的に検証した。 コードとモデルはhttps://github.com/LiyaoTang/contrastBoundary.comで公開される。

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