論文の概要: MixCycle: Mixup Assisted Semi-Supervised 3D Single Object Tracking with Cycle Consistency

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09219v1
• Date: Thu, 16 Mar 2023 10:48:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-17 15:59:55.824947
• Title: MixCycle: Mixup Assisted Semi-Supervised 3D Single Object Tracking with Cycle Consistency
• Title（参考訳）: mixcycle:mixup支援の半教師付き3dシングルオブジェクトトラッキング
• Authors: Qiao Wu, Jiaqi Yang, Kun Sun, Chu'ai Zhang, Yanning Zhang, Mathieu Salzmann
• Abstract要約: 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)は、自動走行の必要不可欠な部分である。 教師なし2次元SOTにおけるサイクルトラッキングの大成功に触発されて,我々は最初の半教師付きアプローチを3次元SOTに導入した。 具体的には,1) 学習の初期段階においてモデルをよりよく収束させるためにラベルを利用する自己追跡サイクル,2) 運動変動に対するトラッカーの頑健さとテンプレート更新戦略によるテンプレートノイズを補強する前向きサイクル,という2つのサイクル整合性戦略を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 79.33502885901105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D single object tracking (SOT) is an indispensable part of automated driving. Existing approaches rely heavily on large, densely labeled datasets. However, annotating point clouds is both costly and time-consuming. Inspired by the great success of cycle tracking in unsupervised 2D SOT, we introduce the first semi-supervised approach to 3D SOT. Specifically, we introduce two cycle-consistency strategies for supervision: 1) Self tracking cycles, which leverage labels to help the model converge better in the early stages of training; 2) forward-backward cycles, which strengthen the tracker's robustness to motion variations and the template noise caused by the template update strategy. Furthermore, we propose a data augmentation strategy named SOTMixup to improve the tracker's robustness to point cloud diversity. SOTMixup generates training samples by sampling points in two point clouds with a mixing rate and assigns a reasonable loss weight for training according to the mixing rate. The resulting MixCycle approach generalizes to appearance matching-based trackers. On the KITTI benchmark, based on the P2B tracker, MixCycle trained with $\textbf{10%}$ labels outperforms P2B trained with $\textbf{100%}$ labels, and achieves a $\textbf{28.4%}$ precision improvement when using $\textbf{1%}$ labels. Our code will be publicly released.
• Abstract（参考訳）: 3Dシングルオブジェクトトラッキング(SOT)は、自動走行には不可欠である。 既存のアプローチは、大きなラベル付きデータセットに大きく依存している。 しかし、ポイントクラウドの注釈はコストも時間もかかる。 教師なし2次元SOTにおけるサイクルトラッキングの大成功に触発されて,我々は最初の半教師付きアプローチを3次元SOTに導入した。 具体的には,2つのサイクル整合性戦略を導入する。 1) ラベルを活用する自己追跡サイクルは、トレーニングの初期段階において、モデルがよりよく収束するのに役立つ。 2) フォワード・バック・サイクルは, 動作変動に対するトラッカーの頑健さとテンプレート更新戦略によるテンプレートノイズを高める。 さらに,クラウドの多様性を指摘するためのトラッカーの堅牢性を改善するため,SOTMixupというデータ拡張戦略を提案する。 SOTMixupは、2点の雲中の点を混合速度でサンプリングしてトレーニングサンプルを生成し、混合速度に応じてトレーニングに適切な損失重みを割り当てる。 結果としてMixCycleアプローチは、外観マッチングベースのトラッカーに一般化される。 kittiベンチマークでは、$\textbf{10%}$ラベルでトレーニングされたmixcycleが$\textbf{100%}$ラベルでトレーニングされたp2bを上回り、$\textbf{1%}$ラベルを使用する場合、$\textbf{28.4%}$精度向上を達成している。 私たちのコードは公開されます。

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