論文の概要: Semi-Supervised Learning for Visual Bird's Eye View Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14525v2
• Date: Mon, 26 Feb 2024 16:21:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-28 22:28:43.926442
• Title: Semi-Supervised Learning for Visual Bird's Eye View Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 視覚鳥の目視意味セグメンテーションのための半教師あり学習
• Authors: Junyu Zhu, Lina Liu, Yu Tang, Feng Wen, Wanlong Li and Yong Liu
• Abstract要約: トレーニング中にラベルのない画像を活用することで性能を向上させるために,視覚的BEVセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスのための新しい半教師付きフレームワークを提案する。 次に、ラベルのないデータを完全に利用する一貫性損失を提案し、セマンティックな予測だけでなく、BEV機能にもモデルを制約する。 nuScenesとArgoverseデータセットの実験により、我々のフレームワークは予測精度を効果的に向上できることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.3996408206659
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Visual bird's eye view (BEV) semantic segmentation helps autonomous vehicles understand the surrounding environment only from images, including static elements (e.g., roads) and dynamic elements (e.g., vehicles, pedestrians). However, the high cost of annotation procedures of full-supervised methods limits the capability of the visual BEV semantic segmentation, which usually needs HD maps, 3D object bounding boxes, and camera extrinsic matrixes. In this paper, we present a novel semi-supervised framework for visual BEV semantic segmentation to boost performance by exploiting unlabeled images during the training. A consistency loss that makes full use of unlabeled data is then proposed to constrain the model on not only semantic prediction but also the BEV feature. Furthermore, we propose a novel and effective data augmentation method named conjoint rotation which reasonably augments the dataset while maintaining the geometric relationship between the front-view images and the BEV semantic segmentation. Extensive experiments on the nuScenes and Argoverse datasets show that our semi-supervised framework can effectively improve prediction accuracy. To the best of our knowledge, this is the first work that explores improving visual BEV semantic segmentation performance using unlabeled data. The code is available at https://github.com/Junyu-Z/Semi-BEVseg
• Abstract（参考訳）: 視覚鳥の目視(BEV)セマンティックセグメンテーションは、自動運転車が周囲の環境を静的な要素(道路など)や動的要素(自動車、歩行者など)を含む画像からのみ理解するのに役立つ。 しかし、フル教師付き手法のアノテーション手順の高コストは、通常HDマップ、3Dオブジェクト境界ボックス、カメラ外部行列を必要とする視覚的BEVセマンティックセグメンテーションの能力を制限している。 本稿では,学習中にラベルなし画像を利用することにより,視覚 bev 意味セグメンテーションを実現するための,新しい半教師付きフレームワークを提案する。 次に、ラベルのないデータを完全に利用する一貫性損失を提案し、セマンティック予測だけでなく、BEV機能にもモデルを制約する。 さらに,前景画像とBEVセマンティックセグメンテーションの幾何学的関係を維持しつつ,データセットを合理的に増強する,結合回転という新しい効果的なデータ拡張手法を提案する。 nuscenesとargoverseデータセットに関する広範な実験は、半教師付きフレームワークが予測精度を効果的に向上できることを示しています。 我々の知る限りでは、未ラベルデータを用いた視覚的BEVセマンティックセマンティックセマンティクス性能の改善を探求する最初の研究である。 コードはhttps://github.com/junyu-z/semi-bevsegで入手できる。

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