論文の概要: Real3D-Aug: Point Cloud Augmentation by Placing Real Objects with
Occlusion Handling for 3D Detection and Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07634v1
- Date: Wed, 15 Jun 2022 16:25:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-06-16 19:11:17.798374
- Title: Real3D-Aug: Point Cloud Augmentation by Placing Real Objects with
Occlusion Handling for 3D Detection and Segmentation
- Title（参考訳）: real3d-aug:3d検出とセグメンテーションのためのオクルージョンハンドリング付き実物配置によるポイントクラウド拡張
- Authors: Petr \v{S}ebek, \v{S}imon Pokorn\'y, Patrik Vacek, Tom\'a\v{s} Svoboda
- Abstract要約: 本稿では,すでに注釈付けされているデータを複数回活用するデータ拡張手法を提案する。
本稿では,実データを再利用する拡張フレームワークを提案する。
このパイプラインは、3Dオブジェクトの検出とセマンティックセグメンテーションのためのトップパフォーマンスモデルのトレーニングにおいて、競争力があることを証明している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Object detection and semantic segmentation with the 3D lidar point cloud data
require expensive annotation. We propose a data augmentation method that takes
advantage of already annotated data multiple times. We propose an augmentation
framework that reuses real data, automatically finds suitable placements in the
scene to be augmented, and handles occlusions explicitly. Due to the usage of
the real data, the scan points of newly inserted objects in augmentation
sustain the physical characteristics of the lidar, such as intensity and
raydrop. The pipeline proves competitive in training top-performing models for
3D object detection and semantic segmentation. The new augmentation provides a
significant performance gain in rare and essential classes, notably 6.65%
average precision gain for "Hard" pedestrian class in KITTI object detection or
2.14 mean IoU gain in the SemanticKITTI segmentation challenge over the state
of the art.
- Abstract（参考訳）: 3dlidarポイントクラウドデータによるオブジェクト検出と意味セグメンテーションには、高価なアノテーションが必要である。
本稿では,注釈付きデータを複数回利用するデータ拡張手法を提案する。
本稿では,実データを再利用し,シーン内の適切な配置を自動的に見つけ,オクルージョンを明示的に処理する拡張フレームワークを提案する。
実データの利用により、新たに挿入された物体の増補時のスキャンポイントは、強度や光滴などのライダーの物理的特性を維持できる。
このパイプラインは、3dオブジェクト検出とセマンティクスセグメンテーションのためのトップパフォーマンスモデルのトレーニングにおいて競争力がある。
新たな拡張は、希少かつ必須のクラスにおいて大きなパフォーマンス向上をもたらし、特にkittiオブジェクト検出における"ハード"歩行者クラスの平均精度向上6.65%、あるいはsemantickittiセグメンテーションチャレンジにおける2.14平均iouゲインである。
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