論文の概要: Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17597v4
• Date: Sat, 2 Sep 2023 23:52:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 05:53:59.272008
• Title: Robo3D: Towards Robust and Reliable 3D Perception against Corruptions
• Title（参考訳）: Robo3D: 破壊に対するロバストで信頼性の高い3D認識を目指す
• Authors: Lingdong Kong and Youquan Liu and Xin Li and Runnan Chen and Wenwei Zhang and Jiawei Ren and Liang Pan and Kai Chen and Ziwei Liu
• Abstract要約: 我々は,3次元検出器とセグメンタのロバスト性を,アウト・オブ・ディストリビューションのシナリオで検証するための,最初の総合的なベンチマークであるRobo3Dを紹介する。 気象条件の悪化,外乱,センサの故障などに起因する8種類の汚職について検討した。 本稿では,モデルレジリエンスを高めるための簡易なフレキシブルなボキセル化戦略とともに,密度に敏感なトレーニングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.306694836881235
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The robustness of 3D perception systems under natural corruptions from environments and sensors is pivotal for safety-critical applications. Existing large-scale 3D perception datasets often contain data that are meticulously cleaned. Such configurations, however, cannot reflect the reliability of perception models during the deployment stage. In this work, we present Robo3D, the first comprehensive benchmark heading toward probing the robustness of 3D detectors and segmentors under out-of-distribution scenarios against natural corruptions that occur in real-world environments. Specifically, we consider eight corruption types stemming from severe weather conditions, external disturbances, and internal sensor failure. We uncover that, although promising results have been progressively achieved on standard benchmarks, state-of-the-art 3D perception models are at risk of being vulnerable to corruptions. We draw key observations on the use of data representations, augmentation schemes, and training strategies, that could severely affect the model's performance. To pursue better robustness, we propose a density-insensitive training framework along with a simple flexible voxelization strategy to enhance the model resiliency. We hope our benchmark and approach could inspire future research in designing more robust and reliable 3D perception models. Our robustness benchmark suite is publicly available.
• Abstract（参考訳）: 環境やセンサーからの自然汚染下での3D認識システムの堅牢性は、安全に重要な応用にとって重要な要素である。 既存の大規模3D認識データセットは、しばしば注意深く掃除されたデータを含んでいる。 しかし、そのような構成は、デプロイメント段階での知覚モデルの信頼性を反映することはできない。 本研究では,実環境において発生する自然腐敗に対して,分散シナリオ下で3次元検出器とセグメンタのロバスト性を調べる最初の総合ベンチマークであるrobo3dを提案する。 具体的には,厳しい気象条件,外乱,内部センサーの故障による8種類の汚職について考察した。 有望な結果は標準ベンチマークで徐々に達成されているが、最先端の3D認識モデルは腐敗に弱いリスクがある。 モデルの性能に重大な影響を及ぼす可能性のあるデータ表現、拡張スキーム、トレーニング戦略の使用に関する重要な観察を行う。 頑健性を高めるために,モデルレジリエンスを高めるための単純な柔軟なボクセル化戦略とともに,密度非感受性トレーニングフレームワークを提案する。 われわれのベンチマークとアプローチが、より堅牢で信頼性の高い3D知覚モデルの設計に将来の研究を刺激することを期待している。 私たちの堅牢性ベンチマークスイートが公開されています。

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