論文の概要: Pre-Training LiDAR-Based 3D Object Detectors Through Colorization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14592v2
• Date: Sun, 25 Feb 2024 21:56:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 19:10:15.737906
• Title: Pre-Training LiDAR-Based 3D Object Detectors Through Colorization
• Title（参考訳）: カラー化によるLiDARを用いた3次元物体検出装置
• Authors: Tai-Yu Pan, Chenyang Ma, Tianle Chen, Cheng Perng Phoo, Katie Z Luo, Yurong You, Mark Campbell, Kilian Q. Weinberger, Bharath Hariharan, and Wei-Lun Chao
• Abstract要約: 我々は,データとラベルのギャップを埋めるために,革新的な事前学習手法であるグラウンドドポイントカラー化(GPC)を導入する。 GPCは、LiDAR点雲を色付けし、価値あるセマンティック・キューを装備するモデルを教えている。 KITTIとデータセットの実験結果は、GPCの顕著な効果を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.03659880456048
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate 3D object detection and understanding for self-driving cars heavily relies on LiDAR point clouds, necessitating large amounts of labeled data to train. In this work, we introduce an innovative pre-training approach, Grounded Point Colorization (GPC), to bridge the gap between data and labels by teaching the model to colorize LiDAR point clouds, equipping it with valuable semantic cues. To tackle challenges arising from color variations and selection bias, we incorporate color as "context" by providing ground-truth colors as hints during colorization. Experimental results on the KITTI and Waymo datasets demonstrate GPC's remarkable effectiveness. Even with limited labeled data, GPC significantly improves fine-tuning performance; notably, on just 20% of the KITTI dataset, GPC outperforms training from scratch with the entire dataset. In sum, we introduce a fresh perspective on pre-training for 3D object detection, aligning the objective with the model's intended role and ultimately advancing the accuracy and efficiency of 3D object detection for autonomous vehicles.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車の正確な3Dオブジェクト検出と理解は、LiDARの点雲に大きく依存し、大量のラベル付きデータを訓練する必要がある。 本研究では,データとラベルのギャップを埋める,革新的な事前学習手法であるGPCを導入し,LiDAR点雲のカラー化をモデルに教え,有意義な意味的手がかりを取り入れた。 色変化と選択バイアスから生じる課題に対処するため,着色時のヒントとして接地色を提供することにより,色を「コンテキスト」として取り入れる。 KITTIとWaymoのデータセットの実験結果は、GPCの顕著な効果を示している。 特に、KITTIデータセットの20%で、GPCはデータセット全体のスクラッチからトレーニングに優れています。 要約すると,3次元物体検出のための事前学習の新たな視点を導入し,目的をモデルの役割と整合させ,最終的には自動運転車における3次元物体検出の精度と効率を向上させる。

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