論文の概要: Point Cloud Semantic Segmentation with Sparse and Inhomogeneous Annotations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06259v2
• Date: Thu, 19 Dec 2024 14:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 18:44:15.618346
• Title: Point Cloud Semantic Segmentation with Sparse and Inhomogeneous Annotations
• Title（参考訳）: スパースアノテーションと不均一アノテーションを用いた点群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ックセメンテーション
• Authors: Zhiyi Pan, Nan Zhang, Wei Gao, Shan Liu, Ge Li,
• Abstract要約: 弱教師付き学習におけるアノテーション間隔と不均一性の影響を解析するために、勾配サンプリング近似法に確率密度関数を導入する。 任意に分散されたスパースアノテーションで頑健に学習できる適応分布ネットワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.678301947144305
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Utilizing uniformly distributed sparse annotations, weakly supervised learning alleviates the heavy reliance on fine-grained annotations in point cloud semantic segmentation tasks. However, few works discuss the inhomogeneity of sparse annotations, albeit it is common in real-world scenarios. Therefore, this work introduces the probability density function into the gradient sampling approximation method to qualitatively analyze the impact of annotation sparsity and inhomogeneity under weakly supervised learning. Based on our analysis, we propose an Adaptive Annotation Distribution Network (AADNet) capable of robust learning on arbitrarily distributed sparse annotations. Specifically, we propose a label-aware point cloud downsampling strategy to increase the proportion of annotations involved in the training stage. Furthermore, we design the multiplicative dynamic entropy as the gradient calibration function to mitigate the gradient bias caused by non-uniformly distributed sparse annotations and explicitly reduce the epistemic uncertainty. Without any prior restrictions and additional information, our proposed method achieves comprehensive performance improvements at multiple label rates and different annotation distributions.
• Abstract（参考訳）: 均一に分散されたスパースアノテーションを利用することで、弱い教師付き学習により、ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションタスクにおけるきめ細かいアノテーションへの依存が軽減される。 しかしながら、スパースアノテーションの不均一性について議論する研究はほとんどないが、現実のシナリオでは一般的である。 そこで本研究では,弱教師付き学習下でのアノテーション間隔と不均一性の影響を定性的に解析するために,勾配サンプリング近似に確率密度関数を導入する。 本稿では,任意に分散されたスパースアノテーションを頑健に学習できる適応アノテーション配信ネットワーク(AADNet)を提案する。 具体的には,トレーニング段階に係わるアノテーションの割合を増やすため,ラベル対応のクラウドサンプリング戦略を提案する。 さらに,非一様分散スパースアノテーションによる勾配バイアスを軽減するために,勾配校正関数としての乗法的動的エントロピーを設計し,てんかんの不確かさを明示的に低減する。 事前の制限や追加情報がないため,提案手法は複数のラベルレートと異なるアノテーション分布で包括的な性能向上を実現する。

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