論文の概要: UpCycling: Semi-supervised 3D Object Detection without Sharing Raw-level Unlabeled Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.11950v1
• Date: Tue, 22 Nov 2022 02:04:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-23 17:54:17.130904
• Title: UpCycling: Semi-supervised 3D Object Detection without Sharing Raw-level Unlabeled Scenes
• Title（参考訳）: UpCycling: 未ラベルシーンを共有せずに半教師付き3次元物体検出
• Authors: Sunwook Hwang, Youngseok Kim, Seongwon Kim, Saewoong Bahk, Hyung-Sin Kim
• Abstract要約: UpCyclingは、3Dオブジェクト検出のための新しいSSLフレームワークである。 F-GT(F-GT)と回転(F-RoT)のハイブリッド擬似ラベルを導入する。 UpCyclingは、生のポイントシーンを利用する最先端のSSLメソッドよりも大幅に優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.32610370107512
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semi-supervised Learning (SSL) has received increasing attention in autonomous driving to relieve enormous burden for 3D annotation. In this paper, we propose UpCycling, a novel SSL framework for 3D object detection with zero additional raw-level point cloud: learning from unlabeled de-identified intermediate features (i.e., smashed data) for privacy preservation. The intermediate features do not require additional computation on autonomous vehicles since they are naturally produced by the inference pipeline. However, augmenting 3D scenes at a feature level turns out to be a critical issue: applying the augmentation methods in the latest semi-supervised 3D object detectors distorts intermediate features, which causes the pseudo-labels to suffer from significant noise. To solve the distortion problem while achieving highly effective SSL, we introduce hybrid pseudo labels, feature-level Ground Truth sampling (F-GT) and Rotation (F-RoT), which safely augment unlabeled multi-type 3D scene features and provide high-quality supervision. We implement UpCycling on two representative 3D object detection models, SECOND-IoU and PV-RCNN, and perform experiments on widely-used datasets (Waymo, KITTI, and Lyft). While preserving privacy with zero raw-point scene, UpCycling significantly outperforms the state-of-the-art SSL methods that utilize raw-point scenes, in both domain adaptation and partial-label scenarios.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き学習(SSL)は3Dアノテーションの膨大な負担を軽減するために自動運転に注目が集まっている。 本稿では,プライバシ保護のための非ラベル付き非識別中間機能(すなわちスマッシュデータ)から学習する,新たな3次元オブジェクト検出用SSLフレームワークであるUpCyclingを提案する。 中間機能は、推論パイプラインによって自然に生成されるため、自動運転車で追加の計算を必要としない。 しかし、機能レベルでの3Dシーンの拡大は重要な問題であることが判明した: 最新の半教師付き3Dオブジェクト検出器に拡張手法を適用すると、中間的な特徴が歪み、擬似ラベルが大きなノイズに悩まされる。 sslを高度に有効に利用しながら歪み問題を解決するために,マルチタイプの3dシーン機能を安全に強化し,高品質な監督を提供するハイブリッド擬似ラベル,f-gt(feature-level ground truth sampling)およびf-rot(f-rot)を導入する。 代表的な3Dオブジェクト検出モデルであるSECOND-IoUとPV-RCNNにUpCyclingを実装し、広く使われているデータセット(Waymo、KITTI、Lyft)で実験を行う。 プライバシをゼロの生のポイントシーンで保存する一方で、UpCyclingはドメイン適応と部分ラベルシナリオの両方において、生のポイントシーンを利用する最先端のSSLメソッドよりも大幅に優れています。

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