論文の概要: Semantic Instance Segmentation of 3D Scenes Through Weak Bounding Box Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01203v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 17:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 14:32:25.549008
• Title: Semantic Instance Segmentation of 3D Scenes Through Weak Bounding Box Supervision
• Title（参考訳）: 弱境界ボックススーパービジョンによる3次元シーンのセマンティック・インスタンス・セグメンテーション
• Authors: Julian Chibane, Francis Engelmann, Tuan Anh Tran, Gerard Pons-Moll
• Abstract要約: 弱教師付き3Dインスタンスセマンティックセマンティックセグメンテーションについて検討する。 キーとなるアイデアは、3Dバウンディングボックスラベルを活用することだ。 弱境界ボックスラベルのみを用いて高密度セグメンテーションモデルを訓練することは可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.49992874063663
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current 3D segmentation methods heavily rely on large-scale point-cloud datasets, which are notoriously laborious to annotate. Few attempts have been made to circumvent the need for dense per-point annotations. In this work, we look at weakly-supervised 3D instance semantic segmentation. The key idea is to leverage 3D bounding box labels which are easier and faster to annotate. Indeed, we show that it is possible to train dense segmentation models using only weak bounding box labels. At the core of our method, Box2Mask, lies a deep model, inspired by classical Hough voting, that directly votes for bounding box parameters, and a clustering method specifically tailored to bounding box votes. This goes beyond commonly used center votes, which would not fully exploit the bounding box annotations. On ScanNet test, our weakly supervised model attains leading performance among other weakly supervised approaches (+18 mAP50). Remarkably, it also achieves 97% of the performance of fully supervised models. To prove the practicality of our approach, we show segmentation results on the recently released ARKitScenes dataset which is annotated with 3D bounding boxes only, and obtain, for the first time, compelling 3D instance segmentation results.
• Abstract（参考訳）: 現在の3Dセグメンテーション手法は、大規模なポイントクラウドデータセットに大きく依存している。 ポイント毎の密接なアノテーションの必要性を回避する試みはほとんど行われていない。 本稿では,弱教師付き3dインスタンスセマンティクスセグメンテーションについて検討する。 キーとなるアイデアは、3Dバウンディングボックスラベルを活用することです。 実際,弱境界ボックスラベルのみを用いて高密度セグメンテーションモデルを訓練することは可能である。 提案手法の中核であるbox2maskは,従来のハフ投票に触発された,バウンディングボックスパラメータを直接投票する深層モデルと,バウンディングボックス投票に限定したクラスタリング手法である。 これは一般的に使われるセンター投票以上のもので、境界ボックスアノテーションを十分に活用しない。 scannetテストでは,弱教師付きモデルが他の弱教師付きアプローチ (+18 map50) において有意な性能を達成している。 注目すべきは、完全な教師付きモデルの97%のパフォーマンスを達成することだ。 提案手法の実用性を証明するため,最近リリースされたARKitScenesデータセットに3Dバウンディングボックスのみをアノテートしたセグメンテーション結果を示し,初めて説得力のある3Dインスタンスセグメンテーション結果を得る。

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