論文の概要: CO^3: Cooperative Unsupervised 3D Representation Learning for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.04028v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 17:37:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 14:36:48.117131
• Title: CO^3: Cooperative Unsupervised 3D Representation Learning for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: CO^3: 自律運転のための協調的教師なし3次元表現学習
• Authors: Runjian Chen, Yao Mu, Runsen Xu, Wenqi Shao, Chenhan Jiang, Hang Xu, Zhenguo Li, Ping Luo
• Abstract要約: 本研究では,協調コントラスト学習(Cooperative Contrastive Learning)とコンテキスト形状予測(Contextual Shape Prediction)というCO3を提案する。 我々はCO3が屋外の場面でLiDAR点雲の理解を容易にすると信じている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.16921612272783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Unsupervised contrastive learning for indoor-scene point clouds has achieved great successes. However, unsupervised learning point clouds in outdoor scenes remains challenging because previous methods need to reconstruct the whole scene and capture partial views for the contrastive objective. This is infeasible in outdoor scenes with moving objects, obstacles, and sensors. In this paper, we propose CO^3, namely Cooperative Contrastive Learning and Contextual Shape Prediction, to learn 3D representation for outdoor-scene point clouds in an unsupervised manner. CO^3 has several merits compared to existing methods. (1) It utilizes LiDAR point clouds from vehicle-side and infrastructure-side to build views that differ enough but meanwhile maintain common semantic information for contrastive learning, which are more appropriate than views built by previous methods. (2) Alongside the contrastive objective, shape context prediction is proposed as pre-training goal and brings more task-relevant information for unsupervised 3D point cloud representation learning, which are beneficial when transferring the learned representation to downstream detection tasks. (3) As compared to previous methods, representation learned by CO^3 is able to be transferred to different outdoor scene dataset collected by different type of LiDAR sensors. (4) CO^3 improves current state-of-the-art methods on both Once and KITTI datasets by up to 2.58 mAP. Codes and models will be released. We believe CO^3 will facilitate understanding LiDAR point clouds in outdoor scene.
• Abstract（参考訳）: 屋内-シーンのポイントクラウドに対する教師なしのコントラスト学習は、大きな成功を収めた。 しかし、従来の手法ではシーン全体を再構築し、対照的な目的のために部分的な視点を捉える必要があるため、屋外シーンにおける教師なし学習点雲は依然として困難である。 これは移動物体、障害物、センサーを備えた屋外シーンでは実現不可能である。 本稿では,アウトドア・シーン・ポイント・クラウドの3次元表現を教師なしで学習するために,協調的なコントラスト学習と文脈形状予測を行うco^3を提案する。 CO^3は既存の方法と比較していくつかの利点がある。 1)車両側とインフラストラクチャ側からlidarポイントクラウドを使用して,従来手法で構築したビューよりも適切なコントラスト学習のための共通意味情報を維持しながら,十分に異なるビューを構築する。 2) 対照的な目的に加えて, 形状コンテキスト予測を事前学習目標として提案し, 学習した表現を下流検出タスクに転送する場合に有用である, 教師なしの3Dポイントクラウド表現学習により多くのタスク関連情報をもたらす。 3) 従来の手法と比較して,CO^3で学習した表現は,異なる種類のLiDARセンサで収集した屋外シーンのデータセットに転送することができる。 (4)CO^3は、EvenとKITTIの両方のデータセットにおける最先端の手法を最大2.58mAP改善する。 コードとモデルがリリースされます。 我々はCO^3が屋外シーンにおけるLiDAR点雲の理解を容易にすると信じている。

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