論文の概要: Generalized Few-Shot 3D Object Detection of LiDAR Point Cloud for
Autonomous Driving
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.03914v1
- Date: Wed, 8 Feb 2023 07:11:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-02-09 17:05:33.699436
- Title: Generalized Few-Shot 3D Object Detection of LiDAR Point Cloud for
Autonomous Driving
- Title（参考訳）: 自律走行用LiDAR点雲の一般ショット3次元物体検出
- Authors: Jiawei Liu and Xingping Dong and Sanyuan Zhao and Jianbing Shen
- Abstract要約: 我々は,一般的な(ベース)オブジェクトに対して大量のトレーニングデータを持つが,レア(ノーベル)クラスに対してはごく少数のデータしか持たない,一般化された数発の3Dオブジェクト検出という新しいタスクを提案する。
具体的には、画像と点雲の奥行きの違いを分析し、3D LiDARデータセットにおける少数ショット設定の実践的原理を示す。
この課題を解決するために,既存の3次元検出モデルを拡張し,一般的なオブジェクトと稀なオブジェクトの両方を認識するためのインクリメンタルな微調整手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.39625612027386
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recent years have witnessed huge successes in 3D object detection to
recognize common objects for autonomous driving (e.g., vehicles and
pedestrians). However, most methods rely heavily on a large amount of
well-labeled training data. This limits their capability of detecting rare
fine-grained objects (e.g., police cars and ambulances), which is important for
special cases, such as emergency rescue, and so on. To achieve simultaneous
detection for both common and rare objects, we propose a novel task, called
generalized few-shot 3D object detection, where we have a large amount of
training data for common (base) objects, but only a few data for rare (novel)
classes. Specifically, we analyze in-depth differences between images and point
clouds, and then present a practical principle for the few-shot setting in the
3D LiDAR dataset. To solve this task, we propose a simple and effective
detection framework, including (1) an incremental fine-tuning method to extend
existing 3D detection models to recognize both common and rare objects, and (2)
a sample adaptive balance loss to alleviate the issue of long-tailed data
distribution in autonomous driving scenarios. On the nuScenes dataset, we
conduct sufficient experiments to demonstrate that our approach can
successfully detect the rare (novel) classes that contain only a few training
data, while also maintaining the detection accuracy of common objects.
- Abstract（参考訳）: 近年では、自動運転車(例えば、車や歩行者)の共通物体を認識する3dオブジェクト検出が大きな成功を収めている。
しかし、ほとんどの手法は十分なラベル付きトレーニングデータに大きく依存している。
これにより、緊急救助などの特殊事件において重要なまれな細粒度物体(例えば、警察車や救急車)を検出する能力が制限される。
共通オブジェクトとレアオブジェクトの同時検出を実現するために,共通オブジェクト(ベース)用のトレーニングデータが多いが,レアオブジェクト(ノベル)クラスのデータが少ないという,一般化されたマイズショット3dオブジェクト検出という新しいタスクを提案する。
具体的には、画像と点雲の奥行きの違いを分析し、3D LiDARデータセットにおける少数ショット設定の実践的原理を示す。
そこで本研究では,(1)一般物体とレア物体の両方を認識するために,既存の3次元検出モデルを拡張するインクリメンタルな微調整法,(2)自動運転シナリオにおけるロングテールデータ分布の問題を緩和するためのサンプル適応バランス損失法など,簡便で効果的な検出フレームワークを提案する。
nuScenesデータセットでは,いくつかのトレーニングデータのみを含む希少な(ノベルな)クラスを,一般的なオブジェクトの検出精度を維持しながら検出できることを実証するために十分な実験を行う。
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