論文の概要: Technical Report of 2023 ABO Fine-grained Semantic Segmentation Competition

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00427v1
• Date: Sat, 30 Sep 2023 16:32:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 04:17:28.710940
• Title: Technical Report of 2023 ABO Fine-grained Semantic Segmentation Competition
• Title（参考訳）: 2023 ABOファイングラニュラーセマンティックセマンティックセグメンテーションコンペティションの実施報告
• Authors: Zeyu Dong
• Abstract要約: チーム「Zeyu_Dong」による2023年ABOファイングラニュアルセマンティックコンペティションへの提出の技術的詳細について述べる。 課題は、オンラインで購入できる実際の製品の高品質で標準化された3Dモデルで構成される5つのカテゴリの凸勾配のセマンティックラベルを予測することである。 適切な方法は、2023年のICCV 3DVeComm Workshop ChallengeのDevフェーズで3位にランク付けするのに役立ちます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3626013617212667
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this report, we describe the technical details of our submission to the 2023 ABO Fine-grained Semantic Segmentation Competition, by Team "Zeyu\_Dong" (username:ZeyuDong). The task is to predicate the semantic labels for the convex shape of five categories, which consist of high-quality, standardized 3D models of real products available for purchase online. By using DGCNN as the backbone to classify different structures of five classes, We carried out numerous experiments and found learning rate stochastic gradient descent with warm restarts and setting different rate of factors for various categories contribute most to the performance of the model. The appropriate method helps us rank 3rd place in the Dev phase of the 2023 ICCV 3DVeComm Workshop Challenge.
• Abstract（参考訳）: 本報告では,2023 abo細粒度セマンティックセグメンテーションコンペティションへの提案について,チーム"zeyu\_dong"(ユーザ名:zeyudong)による技術的詳細について述べる。 そのタスクは、オンラインで購入可能な実製品の高品質で標準化された3dモデルで構成される5つのカテゴリーの凸形のセマンティックラベルを述語することである。 dgcnnをバックボーンとして5つのクラスの異なる構造を分類することにより,様々な実験を行い,ウォームリスタートを伴う学習率の確率的勾配降下を見出し,様々なカテゴリの因子の割合を設定させることが,モデルの性能に大きく寄与することを示した。 適切な方法は、2023年のICCV 3DVeComm Workshop ChallengeのDevフェーズで3位になるのに役立つ。

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