論文の概要: Hardness-Aware Scene Synthesis for Semi-Supervised 3D Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17422v1
- Date: Mon, 27 May 2024 17:59:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-28 13:52:58.343525
- Title: Hardness-Aware Scene Synthesis for Semi-Supervised 3D Object Detection
- Title(参考訳): 半スーパービジョン3次元物体検出のための硬さを考慮したシーン合成
- Authors: Shuai Zeng, Wenzhao Zheng, Jiwen Lu, Haibin Yan,
- Abstract要約: 3次元物体検出は、自律運転知覚の基本的なタスクとして機能する。
ポイントクラウドデータのための高品質なアノテーションを得るためには、コストがかかる。
本稿では,適応型合成シーンを生成するために,ハードネス対応シーン合成(HASS)手法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 59.33188668341604
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D object detection aims to recover the 3D information of concerning objects and serves as the fundamental task of autonomous driving perception. Its performance greatly depends on the scale of labeled training data, yet it is costly to obtain high-quality annotations for point cloud data. While conventional methods focus on generating pseudo-labels for unlabeled samples as supplements for training, the structural nature of 3D point cloud data facilitates the composition of objects and backgrounds to synthesize realistic scenes. Motivated by this, we propose a hardness-aware scene synthesis (HASS) method to generate adaptive synthetic scenes to improve the generalization of the detection models. We obtain pseudo-labels for unlabeled objects and generate diverse scenes with different compositions of objects and backgrounds. As the scene synthesis is sensitive to the quality of pseudo-labels, we further propose a hardness-aware strategy to reduce the effect of low-quality pseudo-labels and maintain a dynamic pseudo-database to ensure the diversity and quality of synthetic scenes. Extensive experimental results on the widely used KITTI and Waymo datasets demonstrate the superiority of the proposed HASS method, which outperforms existing semi-supervised learning methods on 3D object detection. Code: https://github.com/wzzheng/HASS.
- Abstract(参考訳): 3Dオブジェクト検出は、対象物の3D情報を復元し、自律運転知覚の基本的なタスクとして機能することを目的としている。
その性能はラベル付きトレーニングデータの規模に大きく依存するが、ポイントクラウドデータの高品質なアノテーションを得るにはコストがかかる。
従来の手法では、未ラベルサンプルの擬似ラベルをトレーニング用サプリメントとして生成することに重点を置いているが、3Dポイントクラウドデータの構造的性質は、現実的なシーンを合成するためのオブジェクトや背景の合成を容易にする。
そこで本研究では,適応型合成シーンを生成するためのハードネス対応シーン合成(HASS)手法を提案する。
我々は、未ラベルオブジェクトの擬似ラベルを取得し、オブジェクトと背景の異なる構成で多様なシーンを生成する。
シーン合成は擬似ラベルの品質に敏感なため,低品質な擬似ラベルの効果を低減し,動的擬似データベースを維持し,合成シーンの多様性と品質を確保するため,難易度対応戦略を提案する。
広範に使用されているKITTIとWaymoデータセットの大規模な実験結果から,既存の半教師付き学習法よりも優れた3次元物体検出法であるHASS法が得られた。
コード:https://github.com/wzzheng/HASS。
関連論文リスト
- Enhancing Generalizability of Representation Learning for Data-Efficient 3D Scene Understanding [50.448520056844885]
本研究では,実世界のパターンを持つ多様な合成シーンを生成可能なベイズネットワークを提案する。
一連の実験は、既存の最先端の事前学習手法に比べて、我々の手法が一貫した優位性を示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-17T07:43:53Z) - PatchContrast: Self-Supervised Pre-training for 3D Object Detection [14.603858163158625]
PatchContrastは、3Dオブジェクト検出のための新しい自己教師付きポイントクラウド事前学習フレームワークである。
提案手法は,3つの一般的な3次元検出データセットにおいて,既存の最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-08-14T07:45:54Z) - RandomRooms: Unsupervised Pre-training from Synthetic Shapes and
Randomized Layouts for 3D Object Detection [138.2892824662943]
有望な解決策は、CADオブジェクトモデルで構成される合成データセットをよりよく利用して、実際のデータセットでの学習を促進することである。
最近の3次元事前学習の研究は、合成物体から他の実世界の応用へ学習した伝達特性が失敗することを示している。
本研究では,この目的を達成するためにRandomRoomsという新しい手法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-17T17:56:12Z) - ST3D++: Denoised Self-training for Unsupervised Domain Adaptation on 3D
Object Detection [78.71826145162092]
本稿では,ST3D++という名前の自己学習手法を提案する。
擬似ラベル生成プロセスにハイブリット品質を意識した三重項メモリを組み込むことにより、生成された擬似ラベルの品質と安定性を向上させる。
モデルトレーニングの段階では、ソースデータ支援トレーニング戦略とカリキュラムデータ拡張ポリシーを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-15T07:49:06Z) - Semi-supervised 3D Object Detection via Adaptive Pseudo-Labeling [18.209409027211404]
3次元物体検出はコンピュータビジョンにおいて重要な課題である。
既存のほとんどのメソッドでは、多くの高品質な3Dアノテーションが必要です。
本研究では,屋外3次元物体検出タスクのための擬似ラベルに基づく新しい半教師付きフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-15T02:58:43Z) - Salient Objects in Clutter [130.63976772770368]
本稿では,既存の正当性オブジェクト検出(SOD)データセットの重大な設計バイアスを特定し,対処する。
この設計バイアスは、既存のデータセットで評価した場合、最先端のSODモデルのパフォーマンスの飽和につながった。
我々は,新しい高品質データセットを提案し,前回のsaliencyベンチマークを更新する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-07T03:49:26Z) - SESS: Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection [138.80825169240302]
具体的には、ラベルのない新しい未知のデータに基づくネットワークの一般化を促進するための、徹底的な摂動スキームを設計する。
我々のSESSは、50%のラベル付きデータを用いて、最先端の完全教師付き手法と比較して、競争性能を達成している。
論文 参考訳(メタデータ) (2019-12-26T08:48:04Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。