論文の概要: ZeroFlow: Fast Zero Label Scene Flow via Distillation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10424v2
• Date: Tue, 23 May 2023 23:07:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 01:06:02.797579
• Title: ZeroFlow: Fast Zero Label Scene Flow via Distillation
• Title（参考訳）: ZeroFlow: 蒸留による高速ゼロラベルシーンフロー
• Authors: Kyle Vedder, Neehar Peri, Nathaniel Chodosh, Ishan Khatri, Eric Eaton, Dinesh Jayaraman, Yang Liu, Deva Ramanan, James Hays
• Abstract要約: シーンフロー推定は、時間的に連続する点雲間の3次元運動場を記述するタスクである。 State-of-the-artメソッドは、強い事前とテスト時間最適化技術を使用するが、大規模な点雲には数十秒の順序を必要とする。 本研究では,ラベルなし最適化手法を用いて擬似ラベルを生成し,フィードフォワードモデルを監督する簡易蒸留フレームワークであるScene Flow via Distillationを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.25935446338255
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Scene flow estimation is the task of describing the 3D motion field between temporally successive point clouds. State-of-the-art methods use strong priors and test-time optimization techniques, but require on the order of tens of seconds for large-scale point clouds, making them unusable as computer vision primitives for real-time applications such as open world object detection. Feed forward methods are considerably faster, running on the order of tens to hundreds of milliseconds for large-scale point clouds, but require expensive human supervision. To address both limitations, we propose Scene Flow via Distillation, a simple distillation framework that uses a label-free optimization method to produce pseudo-labels to supervise a feed forward model. Our instantiation of this framework, ZeroFlow, produces scene flow estimates in real-time on large-scale point clouds at quality competitive with state-of-the-art methods while using zero human labels. Notably, at test-time ZeroFlow is over 1000$\times$ faster than label-free state-of-the-art optimization-based methods on large-scale point clouds and over 1000$\times$ cheaper to train on unlabeled data compared to the cost of human annotation of that data. To facilitate research reuse, we release our code, trained model weights, and high quality pseudo-labels for the Argoverse 2 and Waymo Open datasets.
• Abstract（参考訳）: シーンフロー推定は、時間的に連続する点雲間の3次元運動場を記述するタスクである。 State-of-the-artメソッドは強力な事前処理とテストタイム最適化技術を使用するが、大規模ポイントクラウドでは数十秒の順序を必要とするため、オープンワールドオブジェクト検出のようなリアルタイムアプリケーションではコンピュータビジョンプリミティブとして使用できない。 フィードフォワード法はかなり高速で、大規模なポイントクラウドでは数十から数百ミリ秒の順序で実行されるが、高価な人的監督が必要である。 両制約に対処するため,ラベルなし最適化手法を用いて,フィードフォワードモデルを監督する擬似ラベルを生成する簡易蒸留フレームワークであるScene Flow via Distillationを提案する。 このフレームワークのインスタンス化であるZeroFlowは、ゼロヒューマンラベルを使用しながら、最先端の手法と競合する大規模ポイントクラウド上で、リアルタイムにシーンフロー推定を生成する。 特に、テスト時にZeroFlowは、大規模なポイントクラウド上のラベルのない最先端の最適化ベースのメソッドよりも1000$\times$高速で、そのデータの人的アノテーションのコストと比較してラベル付きデータでトレーニングするコストが1000$\times$以上である。 研究の再利用を容易にするため、Argoverse 2とWaymo Openデータセット用のコード、トレーニング済みモデルウェイト、高品質な擬似ラベルをリリースしました。

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