論文の概要: Harnessing Uncertainty-aware Bounding Boxes for Unsupervised 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00619v1
• Date: Thu, 1 Aug 2024 15:01:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-04 20:16:43.420388
• Title: Harnessing Uncertainty-aware Bounding Boxes for Unsupervised 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 教師なし3次元物体検出のための不確かさを意識したバウンディングボックス
• Authors: Ruiyang Zhang, Hu Zhang, Hang Yu, Zhedong Zheng,
• Abstract要約: 教師なしの3Dオブジェクト検出は、LiDARポイントのようなラベル付けされていない生データから興味のあるオブジェクトを識別することを目的としている。 最近のアプローチでは、クラスタリングアルゴリズムから擬似3Dバウンディングボックス(3D bbox)を採用してモデルトレーニングを初期化し、擬似ラベルと訓練されたモデルの両方を反復的に更新する。 疑似bboxの悪影響を軽減するための新しい不確実性認識フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.297964850282177
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Unsupervised 3D object detection aims to identify objects of interest from unlabeled raw data, such as LiDAR points. Recent approaches usually adopt pseudo 3D bounding boxes (3D bboxes) from clustering algorithm to initialize the model training, and then iteratively updating both pseudo labels and the trained model. However, pseudo bboxes inevitably contain noises, and such inaccurate annotation accumulates to the final model, compromising the performance. Therefore, in an attempt to mitigate the negative impact of pseudo bboxes, we introduce a new uncertainty-aware framework. In particular, Our method consists of two primary components: uncertainty estimation and uncertainty regularization. (1) In the uncertainty estimation phase, we incorporate an extra auxiliary detection branch alongside the primary detector. The prediction disparity between the primary and auxiliary detectors is leveraged to estimate uncertainty at the box coordinate level, including position, shape, orientation. (2) Based on the assessed uncertainty, we regularize the model training via adaptively adjusting every 3D bboxes coordinates. For pseudo bbox coordinates with high uncertainty, we assign a relatively low loss weight. Experiment verifies that the proposed method is robust against the noisy pseudo bboxes, yielding substantial improvements on nuScenes and Lyft compared to existing techniques, with increases of 6.9% in AP$_{BEV}$ and 2.5% in AP$_{3D}$ on nuScenes, and 2.2% in AP$_{BEV}$ and 1.0% in AP$_{3D}$ on Lyft.
• Abstract（参考訳）: 教師なしの3Dオブジェクト検出は、LiDARポイントのようなラベル付けされていない生データから興味のあるオブジェクトを識別することを目的としている。 最近のアプローチでは、クラスタリングアルゴリズムから擬似3Dバウンディングボックス(3D bbox)を採用してモデルトレーニングを初期化し、擬似ラベルと訓練されたモデルの両方を反復的に更新する。 しかし、偽のボックスには必然的にノイズが含まれており、そのような不正確なアノテーションは最終モデルに蓄積され、性能を損なう。 そこで, 疑似bboxの悪影響を軽減するために, 新たな不確実性認識フレームワークを導入する。 特に,本手法は,不確実性推定と不確実性正則化という2つの主成分から構成される。 1) 不確実性推定フェーズでは, 予備検出枝を主検出器の横に組み込む。 一次検出器と補助検出器の間の予測格差を利用して、位置、形状、方向を含むボックス座標レベルでの不確かさを推定する。 2) 評価された不確実性に基づき, 各3次元ボックス座標を適応的に調整し, モデルトレーニングを正規化する。 不確実性の高い擬似bbox座標に対しては、比較的低い損失重みを割り当てる。 実験により、提案手法はノイズの多い擬似ボックスに対して堅牢であることが確認され、既存の手法と比較してnuScenesとLyftが大幅に改善され、AP$_{BEV}$が6.9%、AP$_{3D}$が2.5%、AP$_{BEV}$が2.2%、AP$_{3D}$が1.0%となった。

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