論文の概要: Boosting Semi-Supervised 3D Object Detection with Semi-Sampling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07084v1
• Date: Mon, 14 Nov 2022 03:22:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 18:23:26.015148
• Title: Boosting Semi-Supervised 3D Object Detection with Semi-Sampling
• Title（参考訳）: セミサンプリングによる半スーパービジョン3次元物体検出
• Authors: Xiaopei Wu, Yang Zhao, Liang Peng, Hua Chen, Xiaoshui Huang, Binbin Lin, Haifeng Liu, Deng Cai, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 我々は、グラウンド・シークレット・ラベルと擬似ラベルを用いて、ラベル付きフレームとラベルなしフレームのgtサンプルと擬似サンプルを収穫する。 教師が指導する半教師付きフレームワークのトレーニングでは,ラベル付きフレームとラベルなしフレームの両方に対して,gtサンプルと擬似サンプルをランダムに選択する。 我々は、ScanNet、SUN-RGBD、KITTIベンチマークにおける最先端の手法を大きなマージンで継続的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.68737731673396
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Current 3D object detection methods heavily rely on an enormous amount of annotations. Semi-supervised learning can be used to alleviate this issue. Previous semi-supervised 3D object detection methods directly follow the practice of fully-supervised methods to augment labeled and unlabeled data, which is sub-optimal. In this paper, we design a data augmentation method for semi-supervised learning, which we call Semi-Sampling. Specifically, we use ground truth labels and pseudo labels to crop gt samples and pseudo samples on labeled frames and unlabeled frames, respectively. Then we can generate a gt sample database and a pseudo sample database. When training a teacher-student semi-supervised framework, we randomly select gt samples and pseudo samples to both labeled frames and unlabeled frames, making a strong data augmentation for them. Our semi-sampling can be regarded as an extension of gt-sampling to semi-supervised learning. Our method is simple but effective. We consistently improve state-of-the-art methods on ScanNet, SUN-RGBD, and KITTI benchmarks by large margins. For example, when training using only 10% labeled data on ScanNet, we achieve 3.1 mAP and 6.4 mAP improvement upon 3DIoUMatch in terms of mAP@0.25 and mAP@0.5. When training using only 1% labeled data on KITTI, we boost 3DIoUMatch by 3.5 mAP, 6.7 mAP and 14.1 mAP on car, pedestrian and cyclist classes. Codes will be made publicly available at https://github.com/LittlePey/Semi-Sampling.
• Abstract（参考訳）: 現在の3Dオブジェクト検出方法は大量のアノテーションに大きく依存しています。 半教師付き学習はこの問題を軽減するために使用できる。 従来の半教師付き3Dオブジェクト検出手法は,ラベル付きおよびラベルなしデータを拡張するための完全教師付き手法を直接従う。 本稿では,セミサンプリングと呼ばれる半教師付き学習のためのデータ拡張手法を設計する。 具体的には,グラウンドの真理ラベルと擬似ラベルを用いて,ラベル付きフレーム上のgtサンプルと擬似サンプルを抽出する。 そして、gtサンプルデータベースと擬似サンプルデータベースを生成します。 教師が指導する半教師付きフレームワークを訓練する際、ラベル付きフレームとラベルなしフレームの両方にgtサンプルと擬似サンプルをランダムに選択し、強力なデータ拡張を行う。 セミサンプリングは、gtサンプリングの半教師付き学習への拡張と見なすことができる。 我々の方法は単純だが効果的だ。 我々は、ScanNet、SUN-RGBD、KITTIベンチマークにおける最先端の手法を大きなマージンで継続的に改善する。 例えば、ScanNet上のラベル付きデータのみを使用したトレーニングでは、3DIoUMatchで3.1mAPと6.4mAPの改善をmAP@0.25とmAP@0.5で達成しています。 KITTIのラベル付きデータでトレーニングする場合、車、歩行者、自転車の授業で3DIoUMatchを3.5mAP、6.7mAP、14.1mAPで強化する。 コードはhttps://github.com/LittlePey/Semi-Sampling.comで公開される。

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