論文の概要: Learning Object-level Point Augmentor for Semi-supervised 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.09273v1
• Date: Mon, 19 Dec 2022 06:56:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 17:30:38.100540
• Title: Learning Object-level Point Augmentor for Semi-supervised 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 半教師付き3次元物体検出のための物体レベル点拡張器の学習
• Authors: Cheng-Ju Ho, Chen-Hsuan Tai, Yi-Hsuan Tsai, Yen-Yu Lin, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 半教師付き3次元オブジェクト検出のための局所変換を行うオブジェクトレベルポイント拡張器(OPA)を提案する。 このようにして、結果のオーグメンタは、無関係なバックグラウンドではなく、オブジェクトインスタンスを強調するように導出されます。 ScanNetとSUN RGB-Dデータセットの実験は、提案したOPAが最先端の手法に対して好適に動作することを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 85.170578641966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semi-supervised object detection is important for 3D scene understanding because obtaining large-scale 3D bounding box annotations on point clouds is time-consuming and labor-intensive. Existing semi-supervised methods usually employ teacher-student knowledge distillation together with an augmentation strategy to leverage unlabeled point clouds. However, these methods adopt global augmentation with scene-level transformations and hence are sub-optimal for instance-level object detection. In this work, we propose an object-level point augmentor (OPA) that performs local transformations for semi-supervised 3D object detection. In this way, the resultant augmentor is derived to emphasize object instances rather than irrelevant backgrounds, making the augmented data more useful for object detector training. Extensive experiments on the ScanNet and SUN RGB-D datasets show that the proposed OPA performs favorably against the state-of-the-art methods under various experimental settings. The source code will be available at https://github.com/nomiaro/OPA.
• Abstract（参考訳）: 半教師付き物体検出は,大規模3次元バウンディングボックスアノテーションの獲得には時間を要するため,3次元シーン理解において重要である。 既存の半教師法では、教師が指導する知識の蒸留と、ラベルなしの点雲を活用するための拡張戦略が用いられる。 しかし、これらの手法はシーンレベルの変換を伴うグローバルな拡張を採用しており、インスタンスレベルのオブジェクト検出にはサブ最適である。 本研究では、半教師付き3次元オブジェクト検出のための局所変換を行うオブジェクトレベルポイント拡張器(OPA)を提案する。 このようにして、augmentant augmentedorは、無関係なバックグラウンドよりもオブジェクトインスタンスを強調するために導出され、拡張されたデータがオブジェクト検出トレーニングにより有用になる。 scannetとsun rgb-dデータセットの広範な実験により、提案されたopaは様々な実験環境で最先端の手法に好適に作用することが示された。 ソースコードはhttps://github.com/nomiaro/opaで入手できる。

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