論文の概要: Unleashing Network Potentials for Semantic Scene Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07560v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 11:48:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 21:41:54.747708
• Title: Unleashing Network Potentials for Semantic Scene Completion
• Title（参考訳）: 意味的シーン補完のためのネットワークポテンシャルの解き放つ
• Authors: Fengyun Wang, Qianru Sun, Dong Zhang, and Jinhui Tang
• Abstract要約: 本稿では,新しいSSCフレームワーク - Adrial Modality Modulation Network (AMMNet)を提案する。 AMMNetは、モダリティ間の勾配流の相互依存性を可能にするクロスモーダル変調と、動的勾配競争を利用するカスタマイズされた逆トレーニングスキームの2つのコアモジュールを導入している。 AMMNetは最先端のSSC法よりも大きなマージンで優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.95486458217653
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Semantic scene completion (SSC) aims to predict complete 3D voxel occupancy and semantics from a single-view RGB-D image, and recent SSC methods commonly adopt multi-modal inputs. However, our investigation reveals two limitations: ineffective feature learning from single modalities and overfitting to limited datasets. To address these issues, this paper proposes a novel SSC framework - Adversarial Modality Modulation Network (AMMNet) - with a fresh perspective of optimizing gradient updates. The proposed AMMNet introduces two core modules: a cross-modal modulation enabling the interdependence of gradient flows between modalities, and a customized adversarial training scheme leveraging dynamic gradient competition. Specifically, the cross-modal modulation adaptively re-calibrates the features to better excite representation potentials from each single modality. The adversarial training employs a minimax game of evolving gradients, with customized guidance to strengthen the generator's perception of visual fidelity from both geometric completeness and semantic correctness. Extensive experimental results demonstrate that AMMNet outperforms state-of-the-art SSC methods by a large margin, providing a promising direction for improving the effectiveness and generalization of SSC methods.
• Abstract（参考訳）: セマンティックシーン補完(SSC)は, 単一視点のRGB-D画像から, 完全な3次元ボクセル占有率とセマンティクスを予測することを目的としている。 しかし,本研究では,単一モダリティからの非効率な特徴学習と,限られたデータセットへの過度な適合という2つの限界を明らかにした。 これらの問題に対処するために,新たなSSCフレームワークAdversarial Modality Modulation Network (AMMNet)を提案する。 提案した AMMNet では,モーダル間の勾配流の相互依存を可能にするクロスモーダル変調と,動的勾配競争を利用した対向訓練方式の2つのコアモジュールを導入している。 具体的には、クロスモーダル変調は、各単一のモダリティから表現ポテンシャルをより励起するために、特徴を適応的に再カリブレートする。 敵対的訓練は、幾何学的完全性と意味的正確性の両方から視覚の忠実性に対するジェネレータの認識を強化するためにカスタマイズされたガイダンスを備えた、進化する勾配のミニマックスゲームを用いる。 AMMNetは最先端のSSC手法よりも大きなマージンで優れており、SSC手法の有効性と一般化を向上するための有望な方向性を提供する。

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