論文の概要: DQS3D: Densely-matched Quantization-aware Semi-supervised 3D Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13031v2
• Date: Fri, 11 Aug 2023 09:46:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-14 17:02:04.724537
• Title: DQS3D: Densely-matched Quantization-aware Semi-supervised 3D Detection
• Title（参考訳）: DQS3D: 厳密に整合した量子化対応半教師付き3次元検出
• Authors: Huan-ang Gao, Beiwen Tian, Pengfei Li, Hao Zhao, Guyue Zhou
• Abstract要約: 本研究では,3次元屋内空間の散在を考慮し,半教師付き3次元物体検出の課題について検討する。 我々は,最近セミ教師付き学習の顕著な進歩を招いた,堅牢で原則化された自己学習の枠組みに頼っている。 そこで本研究では,空間的に密集したトレーニング信号を可能にする,最初の半教師付き3次元検出アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.096961718434965
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper, we study the problem of semi-supervised 3D object detection, which is of great importance considering the high annotation cost for cluttered 3D indoor scenes. We resort to the robust and principled framework of selfteaching, which has triggered notable progress for semisupervised learning recently. While this paradigm is natural for image-level or pixel-level prediction, adapting it to the detection problem is challenged by the issue of proposal matching. Prior methods are based upon two-stage pipelines, matching heuristically selected proposals generated in the first stage and resulting in spatially sparse training signals. In contrast, we propose the first semisupervised 3D detection algorithm that works in the singlestage manner and allows spatially dense training signals. A fundamental issue of this new design is the quantization error caused by point-to-voxel discretization, which inevitably leads to misalignment between two transformed views in the voxel domain. To this end, we derive and implement closed-form rules that compensate this misalignment onthe-fly. Our results are significant, e.g., promoting ScanNet mAP@0.5 from 35.2% to 48.5% using 20% annotation. Codes and data will be publicly available.
• Abstract（参考訳）: 本研究では, 3次元室内シーンのクラッタ化に要するアノテーションコストを考慮し, 半教師付き3次元物体検出の問題点について検討する。 自己啓発の強固で原則化された枠組みは,近年,半教師付き学習に顕著な進歩をもたらしている。 このパラダイムは画像レベルやピクセルレベルの予測には自然であるが、提案マッチングの問題により検出問題に適応する。 従来の手法は2段階のパイプラインに基づいており、第1段階で生成したヒューリスティックに選択された提案に一致し、空間的に疎い訓練信号をもたらす。 対照的に,一段階的に動作し,空間的に密集したトレーニング信号を可能にする,最初の半教師付き3次元検出アルゴリズムを提案する。 この新設計の根本的な問題は、点対ボクセルの離散化に起因する量子化誤差であり、これは必然的に、ボクセル領域における2つの変換されたビュー間の不一致を引き起こす。 この目的のために、我々はこのミスアライメントを補うクローズドフォームルールを導出し実装する。 ScanNet mAP@0.5 を 20% のアノテーションで 35.2% から 48.5% まで推し進めるなど、我々の結果は重要である。 コードとデータは公開される予定だ。

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