論文の概要: LiDAL: Inter-frame Uncertainty Based Active Learning for 3D LiDAR Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05997v1
• Date: Fri, 11 Nov 2022 04:47:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-14 16:22:54.323246
• Title: LiDAL: Inter-frame Uncertainty Based Active Learning for 3D LiDAR Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: LiDAL: 3次元LiDARセマンティックセグメンテーションのためのフレーム間不確実性に基づくアクティブラーニング
• Authors: Zeyu Hu, Xuyang Bai, Runze Zhang, Xin Wang, Guangyuan Sun, Hongbo Fu, Chiew-Lan Tai
• Abstract要約: LiDALは3次元LiDARセマンティックセグメンテーションのための新しいアクティブラーニング手法である。 本稿では,LiDARフレーム間の不確実性を利用したLiDALを提案する。 我々は、5%未満のアノテーションで完全に教師付き学習のパフォーマンスを95%達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.69417080183985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose LiDAL, a novel active learning method for 3D LiDAR semantic segmentation by exploiting inter-frame uncertainty among LiDAR frames. Our core idea is that a well-trained model should generate robust results irrespective of viewpoints for scene scanning and thus the inconsistencies in model predictions across frames provide a very reliable measure of uncertainty for active sample selection. To implement this uncertainty measure, we introduce new inter-frame divergence and entropy formulations, which serve as the metrics for active selection. Moreover, we demonstrate additional performance gains by predicting and incorporating pseudo-labels, which are also selected using the proposed inter-frame uncertainty measure. Experimental results validate the effectiveness of LiDAL: we achieve 95% of the performance of fully supervised learning with less than 5% of annotations on the SemanticKITTI and nuScenes datasets, outperforming state-of-the-art active learning methods. Code release: https://github.com/hzykent/LiDAL.
• Abstract（参考訳）: フレーム間不確実性を利用した3次元LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのための新しいアクティブラーニング手法LiDALを提案する。 我々の中核的な考え方は、シーンスキャンの視点に関係なく、十分に訓練されたモデルが堅牢な結果を生成すべきであり、したがってフレーム間のモデル予測の不整合は、アクティブなサンプル選択の不確実性の非常に確実な尺度を提供する。 この不確実性尺度を実現するために, アクティブ選択のための指標として, 新たなフレーム間発散とエントロピー定式化を導入する。 さらに,提案するフレーム間不確実性尺度を用いて選択した擬似ラベルの予測と組み込みにより,さらなる性能向上を示す。 我々は,セマンティックKITTIおよびnuScenesデータセットのアノテーションの5%未満で完全に教師付き学習のパフォーマンスを95%達成し,最先端のアクティブな学習方法より優れた結果を得た。 コードリリース:https://github.com/hzykent/LiDAL。

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