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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06124v3
• Date: Wed, 31 Jul 2024 07:32:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-02 18:59:12.658500
• 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, Simon Ruehle, Florian Piewak, Joschka Boedecker,
• Abstract要約: 本稿では,抽象を通してクラス間の構造的関係を学習する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のトレーニング戦略を提案する。 これは、階層的マルチラベル分類(HMC)のため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達成される。 詳細な分析により、このトレーニング戦略はモデルの信頼性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に有用な追加情報を保持することが示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.480310276450028
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Safety-critical applications such as autonomous driving require robust 3D environment perception algorithms capable of handling diverse and ambiguous surroundings. The predictive performance of classification models is heavily influenced by the dataset and the prior knowledge provided by the annotated labels. While labels guide the learning process, they often fail to capture the inherent relationships between classes that are naturally understood by humans. We propose a training strategy for a 3D LiDAR semantic segmentation model that learns structural relationships between classes through abstraction. This is achieved by implicitly modeling these relationships using a learning rule for hierarchical multi-label classification (HMC). Our detailed analysis demonstrates that this training strategy not only improves the model's confidence calibration but also retains additional information useful for downstream tasks such as 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、多様であいまいな環境を扱うことのできる堅牢な3D環境認識アルゴリズムを必要とする。 分類モデルの予測性能は、アノテートラベルによって提供されるデータセットと事前知識の影響を強く受けている。 ラベルは学習過程を導くが、人間によって自然に理解されるクラス間の固有の関係を捉えるのに失敗することが多い。 本稿では,抽象を通してクラス間の構造的関係を学習する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のトレーニング戦略を提案する。 これは、階層的マルチラベル分類(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達成される。 詳細な分析により、このトレーニング戦略はモデルの信頼性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に有用な追加情報を保持することが示される。

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