論文の概要: Calib3D: Calibrating Model Preferences for Reliable 3D Scene Understanding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.17010v2
• Date: Thu, 05 Dec 2024 15:33:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-06 14:37:48.925206
• Title: Calib3D: Calibrating Model Preferences for Reliable 3D Scene Understanding
• Title（参考訳）: Calib3D: 信頼性の高い3Dシーン理解のためのモデル設定の校正
• Authors: Lingdong Kong, Xiang Xu, Jun Cen, Wenwei Zhang, Liang Pan, Kai Chen, Ziwei Liu,
• Abstract要約: Calib3Dは3Dシーン理解モデルの信頼性をベンチマークし精査する先駆的な試みである。 10の異なる3Dデータセットにまたがる28の最先端モデルを総合的に評価する。 本稿では,3次元モデルのキャリブレーション向上を目的とした,深度対応のスケーリング手法であるDeptSを紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.32861154245772
• License:
• Abstract: Safety-critical 3D scene understanding tasks necessitate not only accurate but also confident predictions from 3D perception models. This study introduces Calib3D, a pioneering effort to benchmark and scrutinize the reliability of 3D scene understanding models from an uncertainty estimation viewpoint. We comprehensively evaluate 28 state-of-the-art models across 10 diverse 3D datasets, uncovering insightful phenomena that cope with both the aleatoric and epistemic uncertainties in 3D scene understanding. We discover that despite achieving impressive levels of accuracy, existing models frequently fail to provide reliable uncertainty estimates -- a pitfall that critically undermines their applicability in safety-sensitive contexts. Through extensive analysis of key factors such as network capacity, LiDAR representations, rasterization resolutions, and 3D data augmentation techniques, we correlate these aspects directly with the model calibration efficacy. Furthermore, we introduce DeptS, a novel depth-aware scaling approach aimed at enhancing 3D model calibration. Extensive experiments across a wide range of configurations validate the superiority of our method. We hope this work could serve as a cornerstone for fostering reliable 3D scene understanding. Code and benchmark toolkit are publicly available.
• Abstract（参考訳）: 安全クリティカルな3Dシーン理解タスクは、正確なだけでなく、3D知覚モデルからの確実な予測も必要である。 本研究では,不確実性推定の観点から3次元シーン理解モデルの信頼性をベンチマークし,検証する先駆的な試みであるCalib3Dを紹介する。 10の異なる3Dデータセットにまたがる28の最先端モデルを総合的に評価し,3Dシーン理解における動脈的およびてんかん的不確実性に対処する洞察力のある現象を明らかにする。 この落とし穴は、安全に敏感な状況における適用性を著しく損なうものだ。 ネットワーク容量、LiDAR表現、ラスタライズ解決、および3Dデータ拡張技術といった重要な要素を広範囲に分析することにより、これらの側面をモデル校正の有効性と直接相関する。 さらに,3次元モデルのキャリブレーション向上を目的とした,深度を考慮した新しいスケーリング手法であるDeptSを紹介する。 広範囲にまたがる広範囲な実験により,本手法の優位性が検証された。 この作品が、信頼できる3Dシーン理解の基盤になることを期待している。 コードとベンチマークツールキットが公開されている。

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