論文の概要: Prototypical VoteNet for Few-Shot 3D Point Cloud Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.05593v1
• Date: Tue, 11 Oct 2022 16:25:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 16:39:43.751164
• Title: Prototypical VoteNet for Few-Shot 3D Point Cloud Object Detection
• Title（参考訳）: Few-Shot 3D Point Cloud Object DetectionのためのプロトタイプVotetNet
• Authors: Shizhen Zhao, Xiaojuan Qi
• Abstract要約: VoteNetは、数発の3Dポイントクラウドオブジェクト検出アプローチである。 PVM(Prototypeal Vote Module)とPHM(Prototypeal Head Module)の2つの新しいモジュールが組み込まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.48935478836176
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Most existing 3D point cloud object detection approaches heavily rely on large amounts of labeled training data. However, the labeling process is costly and time-consuming. This paper considers few-shot 3D point cloud object detection, where only a few annotated samples of novel classes are needed with abundant samples of base classes. To this end, we propose Prototypical VoteNet to recognize and localize novel instances, which incorporates two new modules: Prototypical Vote Module (PVM) and Prototypical Head Module (PHM). Specifically, as the 3D basic geometric structures can be shared among categories, PVM is designed to leverage class-agnostic geometric prototypes, which are learned from base classes, to refine local features of novel categories.Then PHM is proposed to utilize class prototypes to enhance the global feature of each object, facilitating subsequent object localization and classification, which is trained by the episodic training strategy. To evaluate the model in this new setting, we contribute two new benchmark datasets, FS-ScanNet and FS-SUNRGBD. We conduct extensive experiments to demonstrate the effectiveness of Prototypical VoteNet, and our proposed method shows significant and consistent improvements compared to baselines on two benchmark datasets.
• Abstract（参考訳）: 既存の3dポイントクラウドオブジェクト検出アプローチのほとんどは、大量のラベル付きトレーニングデータに大きく依存している。 しかし、ラベル付けプロセスはコストと時間を要する。 本稿では,基本クラスのサンプルを豊富に含む新規クラスの注釈付きサンプルがわずか数個しか必要とされない,数ショットの3dポイントクラウドオブジェクト検出を考察する。 そこで本研究では,PVM(Prototypeal Vote Module)とPHM(Prototypeal Head Module)の2つの新しいモジュールを組み込んだ,新しいインスタンスの認識とローカライズを行うプロトタイプVotNetを提案する。 具体的には,3次元の基本的な幾何学的構造をカテゴリ間で共有できるため,PVMは,基本クラスから学習したクラス非依存的な幾何学的プロトタイプを活用して,新しいカテゴリの局所的特徴を洗練させるように設計されている。 このモデルを評価するために,FS-ScanNet と FS-SUNRGBD という2つの新しいベンチマークデータセットを提案する。 提案手法は,2つのベンチマークデータセットのベースラインと比較して,有意かつ一貫した改善を示す。

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