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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.10424v5
• Date: Wed, 20 Sep 2023 23:31:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-22 19:24:52.048467
• Title: ZeroFlow: Fast, Zero Label, Scalable Scene Flow via Distillation
• Title（参考訳）: ZeroFlow: 蒸留による高速,ゼロラベル,スケーラブルなScene Flow
• 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。 本研究では,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ために擬似ラベルを生成する,簡易でスケーラブルな蒸留フレームワークであるScene Flow via Distillationを提案する。 我々のインスタンス化であるZeroFlowは、大規模で多様なラベル付きデータをトレーニングすることで、ゼロヒューマンラベルを使用しながら、Argoverse 2 Self-Supervised Scene Flow Challengeにおける最先端のパフォーマンスを実現しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.21682225475602
• 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 to process 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, scalable 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, achieves state-of-the-art performance on the Argoverse 2 Self-Supervised Scene Flow Challenge while using zero human labels by simply training on large-scale, diverse unlabeled data. 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 further research, we will 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、大規模なポイントクラウドを処理するには数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などの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。 いずれの制限にも対処すべく,ラベルフリーな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,簡便でスケーラブルな蒸留フレームワークである蒸留によるシーンフローを提案する。 このフレームワークのインスタンス化であるZeroFlowは、大規模で多様なラベル付きデータをトレーニングすることで、ゼロのラベルを使用しながら、Argoverse 2 Self-Supervised Scene Flow Challengeにおける最先端のパフォーマンスを達成する。 テスト時には、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よりも、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。 さらなる研究を容易にするため、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す。

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