論文の概要: Collaborative Propagation on Multiple Instance Graphs for 3D Instance Segmentation with Single-point Supervision

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05110v3
• Date: Sun, 20 Aug 2023 10:56:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-23 02:56:10.027058
• Title: Collaborative Propagation on Multiple Instance Graphs for 3D Instance Segmentation with Single-point Supervision
• Title（参考訳）: 単一点監視による3次元インスタンスセグメンテーションのための複数インスタンスグラフの協調的伝播
• Authors: Shichao Dong, Ruibo Li, Jiacheng Wei, Fayao Liu, Guosheng Lin
• Abstract要約: 本稿では,1つのオブジェクトを1つのポイントでラベル付けするだけでよい,弱教師付き手法RWSegを提案する。 これらの疎いラベルにより、セマンティック情報とインスタンス情報を伝達する2つの分岐を持つ統一的なフレームワークを導入する。 具体的には、異なるインスタンスグラフ間の競合を促進するクロスグラフ競合ランダムウォークス(CRW)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.429704654271475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Instance segmentation on 3D point clouds has been attracting increasing attention due to its wide applications, especially in scene understanding areas. However, most existing methods operate on fully annotated data while manually preparing ground-truth labels at point-level is very cumbersome and labor-intensive. To address this issue, we propose a novel weakly supervised method RWSeg that only requires labeling one object with one point. With these sparse weak labels, we introduce a unified framework with two branches to propagate semantic and instance information respectively to unknown regions using self-attention and a cross-graph random walk method. Specifically, we propose a Cross-graph Competing Random Walks (CRW) algorithm that encourages competition among different instance graphs to resolve ambiguities in closely placed objects, improving instance assignment accuracy. RWSeg generates high-quality instance-level pseudo labels. Experimental results on ScanNet-v2 and S3DIS datasets show that our approach achieves comparable performance with fully-supervised methods and outperforms previous weakly-supervised methods by a substantial margin.
• Abstract（参考訳）: 3dポイントクラウド上のインスタンスセグメンテーションは、その幅広い応用、特にシーン理解領域によって、注目を集めている。 しかし、既存の手法のほとんどは完全に注釈付きデータで動作し、手動で接地ラベルをポイントレベルで作成するのは面倒で手間がかかる。 この問題に対処するため,我々は,一つのオブジェクトを一つのポイントでラベリングするだけでよい,新しい弱教師付きメソッドrwsegを提案する。 これらの疎弱なラベルを用いて,セマンティクスとインスタンス情報をそれぞれ未知の領域に伝達する2つの分岐を持つ統一フレームワークを自己アテンションとクロスグラフランダムウォーク法を用いて導入する。 具体的には,近接配置されたオブジェクトにおけるあいまいさを解消し,インスタンス割り当て精度を向上させるために,異なるインスタンスグラフ間の競合を促進するクロスグラフ競合ランダムウォーク(crw)アルゴリズムを提案する。 RWSegは高品質なインスタンスレベルの擬似ラベルを生成する。 ScanNet-v2 と S3DIS データセットによる実験結果から,本手法は完全教師付き手法と同等の性能を示し,従来の弱教師付き手法よりも大幅に優れていた。

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