論文の概要: Monocular 3D Object Detection with LiDAR Guided Semi Supervised Active Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.08415v1
• Date: Mon, 17 Jul 2023 11:55:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-18 13:34:17.720368
• Title: Monocular 3D Object Detection with LiDAR Guided Semi Supervised Active Learning
• Title（参考訳）: LiDAR誘導半教師型アクティブラーニングによる単眼3次元物体検出
• Authors: Aral Hekimoglu, Michael Schmidt, Alvaro Marcos-Ramiro
• Abstract要約: LiDAR誘導を用いたモノクロ3次元物体検出のための新しい半教師付き能動学習フレームワーク(SSAL)を提案する。 我々はLiDARを用いて、単分子型3D検出器のデータ選択とトレーニングを、推論フェーズのオーバーヘッドを伴わずにガイドする。 トレーニング戦略は,BEV平均精度(AP)を2.02倍に向上させることで,KITTI 3Dと鳥眼視(BEV)単眼物体検出の公式ベンチマークでトップとなる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.16117348324501
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a novel semi-supervised active learning (SSAL) framework for monocular 3D object detection with LiDAR guidance (MonoLiG), which leverages all modalities of collected data during model development. We utilize LiDAR to guide the data selection and training of monocular 3D detectors without introducing any overhead in the inference phase. During training, we leverage the LiDAR teacher, monocular student cross-modal framework from semi-supervised learning to distill information from unlabeled data as pseudo-labels. To handle the differences in sensor characteristics, we propose a data noise-based weighting mechanism to reduce the effect of propagating noise from LiDAR modality to monocular. For selecting which samples to label to improve the model performance, we propose a sensor consistency-based selection score that is also coherent with the training objective. Extensive experimental results on KITTI and Waymo datasets verify the effectiveness of our proposed framework. In particular, our selection strategy consistently outperforms state-of-the-art active learning baselines, yielding up to 17% better saving rate in labeling costs. Our training strategy attains the top place in KITTI 3D and birds-eye-view (BEV) monocular object detection official benchmarks by improving the BEV Average Precision (AP) by 2.02.
• Abstract（参考訳）: そこで本研究では,LiDAR誘導(MonoLiG)を用いたモノクル3次元物体検出のための,新しい半教師付き能動学習フレームワークを提案する。 lidarを用いて,単眼3次元検出器のデータ選択とトレーニングを,推論フェーズでオーバーヘッドを発生させることなく指導する。 学習中に,半教師による学習から,ラベルなしデータからの情報を擬似ラベルとして蒸留する,単項学習クロスモーダルフレームワークであるlidarを活用した。 センサ特性の違いに対処するため,LiDARから単分子への伝搬雑音の影響を低減するために,データノイズに基づく重み付け機構を提案する。 モデル性能を向上させるためにラベル付けするサンプルを選択するために,学習目標と整合するセンサ一貫性に基づく選択スコアを提案する。 KITTIとWaymoデータセットの大規模な実験結果により,提案フレームワークの有効性が検証された。 特に、我々の選択戦略は、最先端のアクティブラーニングベースラインを一貫して上回り、ラベル付けコストの最大17%の節約率を得る。 トレーニング戦略は,BEV平均精度(AP)を2.02倍に向上させることで,KITTI 3Dと鳥眼視(BEV)単眼物体検出の公式ベンチマークでトップとなる。

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