論文の概要: Multi-modality Affinity Inference for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16578v1
• Date: Wed, 27 Dec 2023 14:01:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-29 18:51:16.175694
• Title: Multi-modality Affinity Inference for Weakly Supervised 3D Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 弱教師付き3次元意味セグメンテーションに対するマルチモダリティアフィニティ推論
• Authors: Xiawei Li Qingyuan Xu Jing Zhang Tianyi Zhang Qian Yu Lu Sheng Dong Xu
• Abstract要約: 本稿では,マルチモーダルポイント親和性推論モジュールを新たに導入した,シンプルで効果的なシーンレベルの弱教師付きポイントクラウドセグメンテーション法を提案する。 ScanNet と S3DIS のベンチマークでは,最先端の ScanNet と S3DIS のベンチマークでは 4% から 6% の mIoU を達成している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D point cloud semantic segmentation has a wide range of applications. Recently, weakly supervised point cloud segmentation methods have been proposed, aiming to alleviate the expensive and laborious manual annotation process by leveraging scene-level labels. However, these methods have not effectively exploited the rich geometric information (such as shape and scale) and appearance information (such as color and texture) present in RGB-D scans. Furthermore, current approaches fail to fully leverage the point affinity that can be inferred from the feature extraction network, which is crucial for learning from weak scene-level labels. Additionally, previous work overlooks the detrimental effects of the long-tailed distribution of point cloud data in weakly supervised 3D semantic segmentation. To this end, this paper proposes a simple yet effective scene-level weakly supervised point cloud segmentation method with a newly introduced multi-modality point affinity inference module. The point affinity proposed in this paper is characterized by features from multiple modalities (e.g., point cloud and RGB), and is further refined by normalizing the classifier weights to alleviate the detrimental effects of long-tailed distribution without the need of the prior of category distribution. Extensive experiments on the ScanNet and S3DIS benchmarks verify the effectiveness of our proposed method, which outperforms the state-of-the-art by ~4% to ~6% mIoU. Codes are released at https://github.com/Sunny599/AAAI24-3DWSSG-MMA.
• Abstract（参考訳）: 3d point cloud semantic segmentationには幅広いアプリケーションがある。 近年,シーンレベルのラベルを活用することで,高価な手作業によるアノテーション処理を緩和することを目的とした,制御の弱いポイントクラウドセグメンテーション手法が提案されている。 しかし、これらの手法は、RGB-Dスキャンに存在するリッチな幾何学情報(形状やスケールなど)や外観情報(色やテクスチャなど)を効果的に活用していない。 さらに、現在のアプローチでは、弱いシーンレベルのラベルから学ぶのに不可欠である特徴抽出ネットワークから推測できる点親和性を完全に活用できない。 さらに、従来の研究は、弱教師付き3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションにおけるポイントクラウドデータの長期分布による有害な効果を見落としている。 そこで本研究では,新たに導入された多モード点親和性推論モジュールを用いて,シーンレベルの弱教師付きポイントクラウドセグメンテーション手法を提案する。 本論文で提案する点親和性は,複数モード(例えば,点雲とRGB)の特徴を特徴とし,分類器重みを正規化することにより,カテゴリ分布の先行を必要とせずに,長い尾分布の有害な影響を軽減する。 ScanNetとS3DISベンチマークの大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。 コードはhttps://github.com/Sunny599/AAAI24-3DWSSG-MMAで公開されている。

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