論文の概要: COARSE3D: Class-Prototypes for Contrastive Learning in Weakly-Supervised 3D Point Cloud Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01784v1
• Date: Tue, 4 Oct 2022 17:54:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-05 14:41:25.090719
• Title: COARSE3D: Class-Prototypes for Contrastive Learning in Weakly-Supervised 3D Point Cloud Segmentation
• Title（参考訳）: COARSE3D:弱スーパービジョン3Dポイントクラウドセグメンテーションにおけるコントラスト学習のためのクラスプロトタイプ
• Authors: Rong Li and Anh-Quan Cao and Raoul de Charette
• Abstract要約: COARSE3Dは、3Dセグメンテーションのための新しいアーキテクチャに依存しない対照的な学習戦略である。 我々は、クラスワイドなグローバルデータセット情報を効率的にキャプチャするプロトタイプメモリバンクを、キーとして機能する少数のプロトタイプに活用する。 実験では、3つの挑戦的な現実世界の屋外データセットのベースラインを上回り、0.001%のアノテーションで作業します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.072116380353393
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Annotation of large-scale 3D data is notoriously cumbersome and costly. As an alternative, weakly-supervised learning alleviates such a need by reducing the annotation by several order of magnitudes. We propose COARSE3D, a novel architecture-agnostic contrastive learning strategy for 3D segmentation. Since contrastive learning requires rich and diverse examples as keys and anchors, we leverage a prototype memory bank capturing class-wise global dataset information efficiently into a small number of prototypes acting as keys. An entropy-driven sampling technique then allows us to select good pixels from predictions as anchors. Experiments on three projection-based backbones show we outperform baselines on three challenging real-world outdoor datasets, working with as low as 0.001% annotations.
• Abstract（参考訳）: 大規模な3Dデータのアノテーションは、面倒で費用もかかる。 代替として、弱い教師付き学習は、アノテーションを桁違いに減らし、そのようなニーズを緩和する。 本稿では,3次元セグメンテーションのための新しいアーキテクチャに依存しないコントラスト学習戦略であるCOARSE3Dを提案する。 対照的な学習はキーとアンカーとして多種多様な例を必要とするため、クラスワイドなグローバルデータセット情報を効率的にキャプチャするプロトタイプメモリバンクを、キーとして機能する少数のプロトタイプに活用する。 エントロピー駆動サンプリング手法により,予測から優れた画素をアンカーとして選択できる。 3つのプロジェクションベースのバックボーンの実験では、3つの挑戦的な現実世界の屋外データセットでベースラインを上回り、0.001%のアノテーションで作業している。

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