論文の概要: ItTakesTwo: Leveraging Peer Representations for Semi-supervised LiDAR Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07171v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 18:26:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 18:41:00.441608
• Title: ItTakesTwo: Leveraging Peer Representations for Semi-supervised LiDAR Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ItTakesTwo: 半教師付きLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのピア表現の活用
• Authors: Yuyuan Liu, Yuanhong Chen, Hu Wang, Vasileios Belagiannis, Ian Reid, Gustavo Carneiro,
• Abstract要約: 本稿では,ItTakesTwo (IT2) と呼ばれる半教師付きLiDARセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 IT2は、ピアLiDAR表現からの一貫性のある予測を保証するために設計されており、一貫性学習における摂動効率を改善する。 その結果,本手法は従来のSOTA法よりも顕著に改善されていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.743048965822297
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The costly and time-consuming annotation process to produce large training sets for modelling semantic LiDAR segmentation methods has motivated the development of semi-supervised learning (SSL) methods. However, such SSL approaches often concentrate on employing consistency learning only for individual LiDAR representations. This narrow focus results in limited perturbations that generally fail to enable effective consistency learning. Additionally, these SSL approaches employ contrastive learning based on the sampling from a limited set of positive and negative embedding samples. This paper introduces a novel semi-supervised LiDAR semantic segmentation framework called ItTakesTwo (IT2). IT2 is designed to ensure consistent predictions from peer LiDAR representations, thereby improving the perturbation effectiveness in consistency learning. Furthermore, our contrastive learning employs informative samples drawn from a distribution of positive and negative embeddings learned from the entire training set. Results on public benchmarks show that our approach achieves remarkable improvements over the previous state-of-the-art (SOTA) methods in the field. The code is available at: https://github.com/yyliu01/IT2.
• Abstract（参考訳）: セマンティックLiDARセグメンテーション法をモデル化するための大規模なトレーニングセットを作成するための費用と時間を要するアノテーションプロセスは、半教師あり学習法(SSL)の開発を動機付けている。 しかし、このようなSSLアプローチは、個々のLiDAR表現にのみ一貫性学習を採用することに集中することが多い。 この狭い焦点は、一般的に効果的な一貫性学習を実現するのに失敗する限られた摂動をもたらす。 さらに、これらのSSLアプローチは、正および負の埋め込みサンプルの限られたセットからのサンプリングに基づいて、対照的な学習を採用する。 本稿では,ItTakesTwo (IT2)と呼ばれる,半教師付きLiDARセマンティックセマンティックセマンティクスフレームワークを提案する。 IT2は、ピアLiDAR表現からの一貫性のある予測を保証するために設計されており、一貫性学習における摂動効率を改善する。 さらに,本学習では,学習セット全体から学習した正および負の埋め込み分布から抽出した情報的サンプルを用いる。 その結果,本手法は従来のSOTA法よりも顕著に改善されていることがわかった。 コードは、https://github.com/yyliu01/IT2.comで入手できる。

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