論文の概要: DODA: Data-oriented Sim-to-Real Domain Adaptation for 3D Indoor Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.01599v1
• Date: Mon, 4 Apr 2022 15:52:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-05 13:29:04.463578
• Title: DODA: Data-oriented Sim-to-Real Domain Adaptation for 3D Indoor Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: doda: 3次元屋内意味セグメンテーションのためのデータ指向sim-to-realドメイン適応
• Authors: Runyu Ding, Jihan Yang, Li Jiang, Xiaojuan Qi
• Abstract要約: パターンとコンテキストギャップを軽減するために,データ指向ドメイン適応(DODA)フレームワークを提案する。 我々のDODAは、仮想スキャンシミュレーションにより、現実世界の点雲パターンを模倣し、内部のコンテキストギャップを軽減するために、テール・アウェア・キューブを混合する。 我々のDODAは3D-FRONT $rightarrow$ScanNetと3D-FRONT $rightarrow$S3DISの両方で既存のUDAアプローチを13%以上上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.37396175140793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep learning approaches achieve prominent success in 3D semantic segmentation. However, collecting densely annotated real-world 3D datasets is extremely time-consuming and expensive. Training models on synthetic data and generalizing on real-world scenarios becomes an appealing alternative, but unfortunately suffers from notorious domain shifts. In this work, we propose a Data-Oriented Domain Adaptation (DODA) framework to mitigate pattern and context gaps caused by different sensing mechanisms and layout placements across domains. Our DODA encompasses virtual scan simulation to imitate real-world point cloud patterns and tail-aware cuboid mixing to alleviate the interior context gap with a cuboid-based intermediate domain. The first unsupervised sim-to-real adaptation benchmark on 3D indoor semantic segmentation is also built on 3D-FRONT, ScanNet and S3DIS along with 7 popular Unsupervised Domain Adaptation (UDA) methods. Our DODA surpasses existing UDA approaches by over 13% on both 3D-FRONT $\rightarrow$ ScanNet and 3D-FRONT $\rightarrow$ S3DIS. Code will be available.
• Abstract（参考訳）: ディープラーニングのアプローチは、3dセマンティックセグメンテーションで顕著な成功を収める。 しかし、高密度に注釈付けされた現実世界の3Dデータセットの収集は非常に時間と費用がかかる。 合成データのトレーニングモデルや実世界のシナリオの一般化は、魅力的な選択肢となるが、残念ながらドメインシフトに悩まされている。 本研究では,データ指向ドメイン適応(DODA)フレームワークを提案する。このフレームワークは,ドメイン間の異なる検知機構とレイアウト配置によって生じるパターンとコンテキストギャップを緩和する。 我々のDODAは,仮想スキャンシミュレーションを用いて,実世界の点雲パターンとテールアウェアキュービド混合を模倣し,内部のコンテキストギャップをキュービドベースの中間ドメインで緩和する。 3D屋内セマンティックセグメンテーションに関する最初の教師なしのsim-to-real適応ベンチマークは、人気のあるUnsupervised Domain Adaptation (UDA)メソッドとともに、3D-FRONT、ScanNet、S3DISにも構築されている。 我々のDODAは3D-FRONT $\rightarrow$ ScanNetと3D-FRONT $\rightarrow$ S3DISの両方で既存のUDAアプローチを13%以上上回る。 コードは利用可能だ。

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