論文の概要: Lightweight integration of 3D features to improve 2D image segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.08334v1
• Date: Fri, 16 Dec 2022 08:22:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:30:09.347230
• Title: Lightweight integration of 3D features to improve 2D image segmentation
• Title（参考訳）: 2次元画像のセグメンテーションを改善するための3d機能の軽量統合
• Authors: Olivier Pradelle and Raphaelle Chaine and David Wendland and Julie Digne
• Abstract要約: 画像のセグメンテーションは3次元の基底構造を必要とせずに3次元の幾何学的情報から恩恵を受けることができることを示す。 提案手法は,より軽量な入力データセットによる最先端性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3799488979862027
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Scene understanding is a major challenge of today's computer vision. Center to this task is image segmentation, since scenes are often provided as a set of pictures. Nowadays, many such datasets also provide 3D geometry information given as a 3D point cloud acquired by a laser scanner or a depth camera. To exploit this geometric information, many current approaches rely on both a 2D loss and 3D loss, requiring not only 2D per pixel labels but also 3D per point labels. However obtaining a 3D groundtruth is challenging, time-consuming and error-prone. In this paper, we show that image segmentation can benefit from 3D geometric information without requiring any 3D groundtruth, by training the geometric feature extraction with a 2D segmentation loss in an end-to-end fashion. Our method starts by extracting a map of 3D features directly from the point cloud by using a lightweight and simple 3D encoder neural network. The 3D feature map is then used as an additional input to a classical image segmentation network. During training, the 3D features extraction is optimized for the segmentation task by back-propagation through the entire pipeline. Our method exhibits state-of-the-art performance with much lighter input dataset requirements, since no 3D groundtruth is required.
• Abstract（参考訳）: シーン理解は、今日のコンピュータビジョンの大きな課題である。 このタスクの中心はイメージセグメンテーションであり、シーンは画像のセットとして提供されることが多い。 今日では、レーザースキャナーや深度カメラによって取得された3Dポイントクラウドとして与えられる3Dジオメトリ情報も提供している。 この幾何学的情報を活用するために、現在の多くのアプローチは2Dの損失と3Dの損失の両方に依存しており、ピクセル毎のラベルだけでなく、ポイント毎のラベルも必要である。 しかし、3Dの基盤となることは難しく、時間がかかり、エラーが発生しやすい。 本稿では,2次元セグメンテーション損失による幾何学的特徴抽出をエンド・ツー・エンドの方法で訓練することにより,3次元の幾何学的情報から画像セグメンテーションの恩恵を受けることを示す。 提案手法は,軽量でシンプルな3dエンコーダニューラルネットワークを用いて,ポイントクラウドから直接3d特徴のマップを抽出することから始まる。 3d特徴マップは、古典的な画像セグメンテーションネットワークへの追加入力として使用される。 トレーニング中、3d特徴抽出はパイプライン全体のバックプロパゲーションによってセグメンテーションタスクに最適化される。 提案手法は,3次元基底構造を必要としないため,より軽量な入力データセットを必要とする技術性能を示す。

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