論文の概要: ALSO: Automotive Lidar Self-supervision by Occupancy estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05867v3
• Date: Tue, 4 Apr 2023 13:37:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-05 18:16:40.153194
• Title: ALSO: Automotive Lidar Self-supervision by Occupancy estimation
• Title（参考訳）: ALSO:運転推定による自動車ライダー自己監督
• Authors: Alexandre Boulch, Corentin Sautier, Bj\"orn Michele, Gilles Puy, Renaud Marlet
• Abstract要約: 本稿では,ポイントクラウド上で動作している深層知覚モデルのバックボーンを事前学習するための自己教師型手法を提案する。 中心となる考え方は、3Dポイントがサンプリングされる表面の再構成であるプリテキストタスクでモデルをトレーニングすることである。 直感的には、もしネットワークがわずかな入力ポイントのみを考慮し、シーン表面を再構築できるなら、おそらく意味情報の断片をキャプチャする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.70557577874155
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a new self-supervised method for pre-training the backbone of deep perception models operating on point clouds. The core idea is to train the model on a pretext task which is the reconstruction of the surface on which the 3D points are sampled, and to use the underlying latent vectors as input to the perception head. The intuition is that if the network is able to reconstruct the scene surface, given only sparse input points, then it probably also captures some fragments of semantic information, that can be used to boost an actual perception task. This principle has a very simple formulation, which makes it both easy to implement and widely applicable to a large range of 3D sensors and deep networks performing semantic segmentation or object detection. In fact, it supports a single-stream pipeline, as opposed to most contrastive learning approaches, allowing training on limited resources. We conducted extensive experiments on various autonomous driving datasets, involving very different kinds of lidars, for both semantic segmentation and object detection. The results show the effectiveness of our method to learn useful representations without any annotation, compared to existing approaches. Code is available at https://github.com/valeoai/ALSO
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ポイントクラウド上で動作する深層知覚モデルのバックボーンを事前学習する新しい自己教師あり手法を提案する。 中心となる考え方は、3Dポイントがサンプリングされる表面の再構成であるプリテキストタスクでモデルを訓練し、基礎となる潜在ベクトルを知覚ヘッドへの入力として使用することである。 直感的には、もしネットワークがシーン表面を再構築できるなら、わずかな入力ポイントのみを与えられた場合、おそらく、実際の知覚タスクを促進するために使用できる意味情報の断片をキャプチャする。 この原理は非常に単純な定式化であり、実装が容易であり、多種多様な3dセンサーや、セマンティックセグメンテーションやオブジェクト検出を行うディープネットワークにも広く適用できる。 実際、ほとんどの対照的な学習アプローチとは対照的に、単一のストリームパイプラインをサポートし、限られたリソースでのトレーニングを可能にする。 セマンティクスセグメンテーションとオブジェクト検出の両面で,異なる種類のライダーを含む様々な自律運転データセットについて広範な実験を行った。 その結果,既存の手法と比較して,アノテーションなしで有用な表現を学習する手法の有効性が示された。 コードはhttps://github.com/valeoai/で入手できる。

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