論文の概要: GaIA: Graphical Information Gain based Attention Network for Weakly Supervised Point Cloud Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01558v1
• Date: Sun, 2 Oct 2022 08:37:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 14:34:14.491697
• Title: GaIA: Graphical Information Gain based Attention Network for Weakly Supervised Point Cloud Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: GaIA: 弱い監視ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのグラフィック情報ゲインに基づく注意ネットワーク
• Authors: Min Seok Lee, Seok Woo Yang, and Sung Won Han
• Abstract要約: 本研究の目的は, エントロピーによって測定される不確実性を, 正確にセマンティックセグメンテーションのために低減することである。 信頼性情報に基づいて各点のエントロピーを緩和するGaIAと呼ばれるグラフィカル情報ゲインに基づくアテンションネットワークを提案する。 S3DISとScanNet-v2データセットの実験結果は、我々のフレームワークが既存の弱教師付き手法よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.796057369371464
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While point cloud semantic segmentation is a significant task in 3D scene understanding, this task demands a time-consuming process of fully annotating labels. To address this problem, recent studies adopt a weakly supervised learning approach under the sparse annotation. Different from the existing studies, this study aims to reduce the epistemic uncertainty measured by the entropy for a precise semantic segmentation. We propose the graphical information gain based attention network called GaIA, which alleviates the entropy of each point based on the reliable information. The graphical information gain discriminates the reliable point by employing relative entropy between target point and its neighborhoods. We further introduce anchor-based additive angular margin loss, ArcPoint. The ArcPoint optimizes the unlabeled points containing high entropy towards semantically similar classes of the labeled points on hypersphere space. Experimental results on S3DIS and ScanNet-v2 datasets demonstrate our framework outperforms the existing weakly supervised methods. We have released GaIA at https://github.com/Karel911/GaIA.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは3Dシーン理解において重要なタスクであるが、このタスクはラベルを完全に注釈付けする時間を要する。 この問題に対処するために、近年の研究ではスパースアノテーションの下で弱教師付き学習アプローチを採用している。 本研究は, 従来の研究と異なり, エントロピーによって測定された, 正確なセマンティックセグメンテーションのための不確実性を低減することを目的としている。 信頼度の高い情報に基づいて各点のエントロピーを緩和するgaiaと呼ばれるグラフ情報ゲインベースの注意ネットワークを提案する。 図形情報ゲインは、目標点とその近傍の相対エントロピーを用いて信頼性のある点を識別する。 さらに、アンカーベースの付加的な角マージン損失ArcPointを導入する。 アークポイントは、超球面上のラベル付き点の意味的に類似したクラスに対して高いエントロピーを含むラベル付き点を最適化する。 s3disとscannet-v2データセットの実験結果は、既存の弱い教師付きメソッドよりも優れています。 GaIAはhttps://github.com/Karel911/GaIA.comでリリースしました。

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