論文の概要: Semi-supervised 3D shape segmentation with multilevel consistency and part substitution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08824v1
• Date: Tue, 19 Apr 2022 11:48:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-04-20 18:16:57.626519
• Title: Semi-supervised 3D shape segmentation with multilevel consistency and part substitution
• Title（参考訳）: 多レベル整合と部分置換を伴う半教師付き3次元形状分割
• Authors: Chun-Yu Sun, Yu-Qi Yang, Hao-Xiang Guo, Peng-Shuai Wang, Xin Tong, Yang Liu, Heung-Yeung Shum
• Abstract要約: 本稿では,ラベル付3次元形状とラベル付3次元データの量から3次元分割を効果的に学習するための半教師付き手法を提案する。 ラベルのないデータに対して,3次元形状の摂動コピー間のネットワーク予測の整合性を確保するために,新しいエンフェティレベル整合性損失を提案する。 ラベル付きデータに対して,より構造的な変化を伴ってラベル付き3次元形状を増強し,トレーニングを強化するシンプルな部分置換法を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.075426681857024
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The lack of fine-grained 3D shape segmentation data is the main obstacle to developing learning-based 3D segmentation techniques. We propose an effective semi-supervised method for learning 3D segmentations from a few labeled 3D shapes and a large amount of unlabeled 3D data. For the unlabeled data, we present a novel \emph{multilevel consistency} loss to enforce consistency of network predictions between perturbed copies of a 3D shape at multiple levels: point-level, part-level, and hierarchical level. For the labeled data, we develop a simple yet effective part substitution scheme to augment the labeled 3D shapes with more structural variations to enhance training. Our method has been extensively validated on the task of 3D object semantic segmentation on PartNet and ShapeNetPart, and indoor scene semantic segmentation on ScanNet. It exhibits superior performance to existing semi-supervised and unsupervised pre-training 3D approaches. Our code and trained models are publicly available at \url{https://github.com/isunchy/semi_supervised_3d_segmentation}.
• Abstract（参考訳）: きめ細かい3次元形状のセグメンテーションデータが欠如していることが,学習に基づく3次元セグメンテーション技術開発の主な障害となっている。 本稿では,ラベル付3次元形状とラベル付3次元データから3次元分割を効果的に学習する手法を提案する。 ラベルのないデータに対しては,複数レベル(点レベル,部分レベル,階層レベル)で3次元形状の摂動コピー間のネットワーク予測の整合性を強制する,新しいemph{multilevel consistency}損失を示す。 ラベル付きデータに対して,より構造的な変化を伴ってラベル付き3次元形状を増強し,トレーニングを強化するシンプルな部分置換法を開発した。 本手法は,partnetとshapenetpartの3次元オブジェクト意味セグメンテーションと,scannetの屋内シーン意味セグメンテーションのタスクで広く検証されている。 既存の半教師なしかつ教師なしの3dアプローチよりも優れた性能を示す。 私たちのコードとトレーニングされたモデルは、 \url{https://github.com/isunchy/semi_supervised_3d_segmentation}で公開されている。

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