論文の概要: Hierarchical Insights: Exploiting Structural Similarities for Reliable 3D Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06124v1
• Date: Tue, 9 Apr 2024 08:49:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-10 15:29:31.343526
• Title: Hierarchical Insights: Exploiting Structural Similarities for Reliable 3D Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: 階層的視点:信頼性の高い3次元セマンティックセグメンテーションのための構造的類似点の爆発的発見
• Authors: Mariella Dreissig, Florian Piewak, Joschka Boedecker,
• Abstract要約: 本稿では,3次元LiDARセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いて,抽象を通してクラス間の構造的関係を学習する訓練戦略を提案する。 このトレーニング戦略がモデルの信頼性キャリブレーションを改善するだけでなく,融合や予測,計画といった下流タスクに付加的な情報を保持する方法も示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.894417113725933
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety-critical applications like autonomous driving call for robust 3D environment perception algorithms which can withstand highly diverse and ambiguous surroundings. The predictive performance of any classification model strongly depends on the underlying dataset and the prior knowledge conveyed by the annotated labels. While the labels provide a basis for the learning process, they usually fail to represent inherent relations between the classes - representations, which are a natural element of the human perception system. We propose a training strategy which enables a 3D LiDAR semantic segmentation model to learn structural relationships between the different classes through abstraction. We achieve this by implicitly modeling those relationships through a learning rule for hierarchical multi-label classification (HMC). With a detailed analysis we show, how this training strategy not only improves the model's confidence calibration, but also preserves additional information for downstream tasks like fusion, prediction and planning.
• Abstract（参考訳）: 自律運転のような安全クリティカルなアプリケーションは、高度に多様性がありあいまいな環境に耐えられる堅牢な3D環境認識アルゴリズムを求めている。 分類モデルの予測性能は、下層のデータセットと注釈付きラベルによって伝達される事前知識に強く依存する。 ラベルは学習プロセスの基盤を提供するが、通常は、人間の知覚システムの自然な要素であるクラス(表現)の間の固有の関係を表現できない。 本稿では,3次元LiDARセマンティックセマンティックセマンティクスモデルを用いて,抽象を通してクラス間の構造的関係を学習する訓練戦略を提案する。 本研究では,階層型マルチラベル分類(HMC)の学習規則を用いて,これらの関係を暗黙的にモデル化することで実現した。 詳細な分析により、このトレーニング戦略がモデルの信頼性の校正を改善するだけでなく、融合、予測、計画といった下流タスクのための追加情報を保持するかが示される。

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