論文の概要: From CAD models to soft point cloud labels: An automatic annotation pipeline for cheaply supervised 3D semantic segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03114v1
• Date: Mon, 6 Feb 2023 20:33:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-08 18:11:45.162732
• Title: From CAD models to soft point cloud labels: An automatic annotation pipeline for cheaply supervised 3D semantic segmentation
• Title（参考訳）: cadモデルからソフトポイントクラウドラベルへ:安価な教師付き3dセマンティックセグメンテーションのための自動アノテーションパイプライン
• Authors: Galadrielle Humblot-Renaux, Simon Buus Jensen, Andreas M{\o}gelmose
• Abstract要約: アノテーションの時間を大幅に短縮しながら,自動ラベルが正確であることを示す。 私たちのラベル付けパイプラインはセマンティッククラスとソフトポイントワイドオブジェクトスコアを出力します。 本研究では,実産業用点雲のデータセットと屋内シーンの公開データセットであるScan2CADを用いて,PointNet++のラベル品質とセグメンテーション性能を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose a fully automatic annotation scheme which takes a raw 3D point cloud with a set of fitted CAD models as input, and outputs convincing point-wise labels which can be used as cheap training data for point cloud segmentation. Compared to manual annotations, we show that our automatic labels are accurate while drastically reducing the annotation time, and eliminating the need for manual intervention or dataset-specific parameters. Our labeling pipeline outputs semantic classes and soft point-wise object scores which can either be binarized into standard one-hot-encoded labels, thresholded into weak labels with ambiguous points left unlabeled, or used directly as soft labels during training. We evaluate the label quality and segmentation performance of PointNet++ on a dataset of real industrial point clouds and Scan2CAD, a public dataset of indoor scenes. Our results indicate that reducing supervision in areas which are more difficult to label automatically is beneficial, compared to the conventional approach of naively assigning a hard "best guess" label to every point.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,CADモデルのセットを入力として生の3Dポイントクラウドを完全自動アノテーション方式を提案し,ポイントクラウドセグメンテーションのための安価なトレーニングデータとして使用できる説得力のあるポイントワイドラベルを出力する。 手動アノテーションと比較して,アノテーション時間を大幅に削減しつつ,自動ラベルが正確であること,手作業による介入やデータセット固有のパラメータの必要性をなくすこと,などが分かる。 我々のラベル付けパイプラインは、セマンティッククラスとソフトポイントのオブジェクトスコアを出力し、標準の1ホットコードラベルにバイナライズし、未ラベルの曖昧な点を持つ弱いラベルに閾値付けするか、トレーニング中にソフトラベルとして直接使用することができる。 本研究では,実産業用点雲のデータセットと屋内シーンの公開データセットであるScan2CADを用いて,PointNet++のラベル品質とセグメンテーション性能を評価する。 提案手法は,各点に難解な「最良の推測」ラベルを割り当てる従来の手法に比べて,自動ラベル付けが難しい領域における監督の削減が有益であることを示す。

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