Fugu-MT 論文翻訳(概要): Power of Cooperative Supervision: Multiple Teachers Framework for Enhanced 3D Semi-Supervised Object Detection

論文の概要: Power of Cooperative Supervision: Multiple Teachers Framework for Enhanced 3D Semi-Supervised Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.20720v1
Date: Fri, 31 May 2024 09:23:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-03 14:57:18.163288
Title: Power of Cooperative Supervision: Multiple Teachers Framework for Enhanced 3D Semi-Supervised Object Detection
Title（参考訳）: 協調監督の力:3次元半監督対象検出の強化のための複数教師フレームワーク
Authors: Jin-Hee Lee, Jae-Keun Lee, Je-Seok Kim, Soon Kwon,
Abstract要約: 多様な都市環境とオブジェクト特性を反映したマルチクラス3次元LiDARデータセットを構築した。我々は,複数の教師の枠組みに基づく頑健な3次元半教師対象検出(SSOD)を開発した。マルチクラスのLiDARデータセットとソースコードをGithubリポジトリで公開する予定です。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7499722271664147
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: To ensure safe urban driving for autonomous platforms, it is crucial not only to develop high-performance object detection techniques but also to establish a diverse and representative dataset that captures various urban environments and object characteristics. To address these two issues, we have constructed a multi-class 3D LiDAR dataset reflecting diverse urban environments and object characteristics, and developed a robust 3D semi-supervised object detection (SSOD) based on a multiple teachers framework. This SSOD framework categorizes similar classes and assigns specialized teachers to each category. Through collaborative supervision among these category-specialized teachers, the student network becomes increasingly proficient, leading to a highly effective object detector. We propose a simple yet effective augmentation technique, Pie-based Point Compensating Augmentation (PieAug), to enable the teacher network to generate high-quality pseudo-labels. Extensive experiments on the WOD, KITTI, and our datasets validate the effectiveness of our proposed method and the quality of our dataset. Experimental results demonstrate that our approach consistently outperforms existing state-of-the-art 3D semi-supervised object detection methods across all datasets. We plan to release our multi-class LiDAR dataset and the source code available on our Github repository in the near future.
Abstract（参考訳）: 自律型プラットフォームにおける安全な都市走行を確保するためには,高性能物体検出技術の開発だけでなく,様々な都市環境や物体特性を捉える多種多様な代表的データセットの確立が不可欠である。これら2つの課題に対処するために,多様な都市環境とオブジェクト特性を反映したマルチクラス3次元LiDARデータセットを構築し,複数の教師フレームワークに基づく堅牢な3次元半教師対象検出(SSOD)を開発した。このSSODフレームワークは、類似のクラスを分類し、各カテゴリに専門教師を割り当てる。これらの専門教師間の協調的な監督を通じて、学生ネットワークはますます熟達し、非常に効果的な物体検出装置へと繋がる。本稿では,PieAug(PieAug)をベースとした簡易かつ効果的な拡張手法を提案し,教師ネットワークが高品質な擬似ラベルを生成できるようにする。 WOD,KITTI,および我々のデータセットに関する大規模な実験により、提案手法の有効性とデータセットの品質が検証された。実験結果から,本手法は既存の3次元半教師付きオブジェクト検出手法を全データセットで一貫して上回ることがわかった。近い将来、Githubリポジトリで利用可能なマルチクラスLiDARデータセットとソースコードをリリースする予定です。

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