論文の概要: GLENet: Boosting 3D Object Detectors with Generative Label Uncertainty Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.02466v5
• Date: Mon, 8 Jul 2024 06:03:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-10 05:52:24.807500
• Title: GLENet: Boosting 3D Object Detectors with Generative Label Uncertainty Estimation
• Title（参考訳）: GLENet:ジェネレーティブラベルの不確実性推定による3Dオブジェクト検出器の強化
• Authors: Yifan Zhang, Qijian Zhang, Zhiyu Zhu, Junhui Hou, Yixuan Yuan,
• Abstract要約: 本稿では,対象物の潜在的可算有界箱の多様性として,ラベルの不確実性問題を定式化する。 本稿では,条件付き変分オートエンコーダを応用した生成フレームワークであるGLENetを提案する。 GLENetが生成するラベルの不確実性はプラグアンドプレイモジュールであり、既存のディープ3D検出器に便利に統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.75100533512021
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The inherent ambiguity in ground-truth annotations of 3D bounding boxes, caused by occlusions, signal missing, or manual annotation errors, can confuse deep 3D object detectors during training, thus deteriorating detection accuracy. However, existing methods overlook such issues to some extent and treat the labels as deterministic. In this paper, we formulate the label uncertainty problem as the diversity of potentially plausible bounding boxes of objects. Then, we propose GLENet, a generative framework adapted from conditional variational autoencoders, to model the one-to-many relationship between a typical 3D object and its potential ground-truth bounding boxes with latent variables. The label uncertainty generated by GLENet is a plug-and-play module and can be conveniently integrated into existing deep 3D detectors to build probabilistic detectors and supervise the learning of the localization uncertainty. Besides, we propose an uncertainty-aware quality estimator architecture in probabilistic detectors to guide the training of the IoU-branch with predicted localization uncertainty. We incorporate the proposed methods into various popular base 3D detectors and demonstrate significant and consistent performance gains on both KITTI and Waymo benchmark datasets. Especially, the proposed GLENet-VR outperforms all published LiDAR-based approaches by a large margin and achieves the top rank among single-modal methods on the challenging KITTI test set. The source code and pre-trained models are publicly available at \url{https://github.com/Eaphan/GLENet}.
• Abstract（参考訳）: 3Dバウンディングボックスのグラウンド・トゥルースアノテーションの曖昧さは、オクルージョン、信号の欠如、手動のアノテーションエラーによって引き起こされ、訓練中に深い3Dオブジェクト検出器を混乱させ、検出精度を低下させる。 しかし、既存の手法はそのような問題をある程度見落とし、ラベルを決定論的に扱う。 本稿では,対象物の潜在的可算有界箱の多様性として,ラベルの不確実性問題を定式化する。 そこで我々は,条件付き変分オートエンコーダを応用した生成フレームワークであるGLENetを提案する。 GLENetが生成するラベルの不確実性はプラグアンドプレイモジュールであり、既存の深部3D検出器に便利に統合して確率的検出器を構築し、局所化の不確実性の学習を監督することができる。 また,確率的検出器における不確実性を考慮した品質推定器アーキテクチャを提案する。 提案手法を様々な人気ベース3D検出器に組み込んで,KITTIとWaymoのベンチマークデータセットで有意かつ一貫した性能向上を示す。 特に,提案したGLENet-VRは,全てのLiDARベースのアプローチを大きなマージンで上回り,挑戦的なKITTIテストセット上での単一モーダル手法の中で最上位となる。 ソースコードと事前訓練されたモデルは、 \url{https://github.com/Eaphan/GLENet}で公開されている。

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