論文の概要: Sample-adaptive Augmentation for Point Cloud Recognition Against Real-world Corruptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10431v1
• Date: Tue, 19 Sep 2023 08:46:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 15:34:53.673002
• Title: Sample-adaptive Augmentation for Point Cloud Recognition Against Real-world Corruptions
• Title（参考訳）: 実世界の腐敗に対するポイントクラウド認識のためのサンプル適応拡張
• Authors: Jie Wang, Lihe Ding, Tingfa Xu, Shaocong Dong, Xinli Xu, Long Bai, Jianan Li
• Abstract要約: 本稿では,サンプルの構造に基づくサンプル適応変換をAdaptPointと命名する手法を提案する。 判別器は、原データ分布から逸脱する過度な腐敗の発生を防止するために用いられる。 実験の結果,ModelNet-C,ScanObjectNN-C,ShapeNet-C など,複数の汚損評価ベンチマークにおいて,最先端の結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.95456179904285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robust 3D perception under corruption has become an essential task for the realm of 3D vision. While current data augmentation techniques usually perform random transformations on all point cloud objects in an offline way and ignore the structure of the samples, resulting in over-or-under enhancement. In this work, we propose an alternative to make sample-adaptive transformations based on the structure of the sample to cope with potential corruption via an auto-augmentation framework, named as AdaptPoint. Specially, we leverage a imitator, consisting of a Deformation Controller and a Mask Controller, respectively in charge of predicting deformation parameters and producing a per-point mask, based on the intrinsic structural information of the input point cloud, and then conduct corruption simulations on top. Then a discriminator is utilized to prevent the generation of excessive corruption that deviates from the original data distribution. In addition, a perception-guidance feedback mechanism is incorporated to guide the generation of samples with appropriate difficulty level. Furthermore, to address the paucity of real-world corrupted point cloud, we also introduce a new dataset ScanObjectNN-C, that exhibits greater similarity to actual data in real-world environments, especially when contrasted with preceding CAD datasets. Experiments show that our method achieves state-of-the-art results on multiple corruption benchmarks, including ModelNet-C, our ScanObjectNN-C, and ShapeNet-C.
• Abstract（参考訳）: 汚職下でのロバストな3D知覚は、3Dビジョンの領域にとって不可欠な課題となっている。 現在のデータ拡張技術は、通常、すべてのポイントクラウドオブジェクトに対してオフラインでランダムな変換を実行し、サンプルの構造を無視し、オーバー・オー・アンダー・エンハンスメントをもたらす。 本研究では、サンプルの構造に基づいてサンプル適応変換を行い、自動拡張フレームワークであるAdaptPointを用いて潜在的な腐敗に対処する手法を提案する。 特に,入力点雲の固有構造情報に基づいて変形パラメータを予測し,ポイント毎マスクを生成するための変形制御器とマスク制御器からなる模倣器を利用し,その上に腐敗シミュレーションを行う。 そして、判別器を用いて、元のデータ分布から逸脱する過度な腐敗の発生を防止する。 また、適切な難易度でサンプルを生成するための知覚誘導フィードバック機構が組み込まれている。 さらに, 実環境における実際のデータ, 特に先行するCADデータセットと対比した場合に, 実環境における実際のデータとの類似性を示す新しいデータセットScanObjectNN-Cを導入する。 実験の結果,ModelNet-C,ScanObjectNN-C,ShapeNet-C など,複数の汚損評価ベンチマークにおいて,最先端の結果が得られた。

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