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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.00619v2
• Date: Tue, 8 Oct 2024 14:13:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 13:29:21.875946
• 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、モデルトレーニングを初期化するために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)を採用するのが一般的である。 UA3Dと呼ばれる教師なし3Dオブジェクト検出のための新しい不確実性認識フレームワークを導入する。
• 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. However, pseudo bboxes inevitably contain noise, and such inaccuracies accumulate to the final model, compromising the performance. Therefore, in an attempt to mitigate the negative impact of inaccurate pseudo bboxes, we introduce a new uncertainty-aware framework for unsupervised 3D object detection, dubbed UA3D. In particular, our method consists of two phases: uncertainty estimation and uncertainty regularization. (1) In the uncertainty estimation phase, we incorporate an extra auxiliary detection branch alongside the original primary detector. The prediction disparity between the primary and auxiliary detectors could reflect fine-grained uncertainty at the box coordinate level. (2) Based on the assessed uncertainty, we adaptively adjust the weight of every 3D bbox coordinate via uncertainty regularization, refining the training process on pseudo bboxes. For pseudo bbox coordinate with high uncertainty, we assign a relatively low loss weight. Extensive experiments verify that the proposed method is robust against the noisy pseudo bboxes, yielding substantial improvements on nuScenes and Lyft compared to existing approaches, with increases of +6.9% AP$_{BEV}$ and +2.5% AP$_{3D}$ on nuScenes, and +4.1% AP$_{BEV}$ and +2.0% 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、モデルトレーニングを初期化するために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)を採用するのが一般的である。 しかし、疑似ボックスは必然的にノイズを含み、そのような不正確さは最終的なモデルに蓄積され、性能を損なう。 そこで, 不正確な擬似ボックスの負の影響を軽減するために, UA3Dと呼ばれる非教師なし3次元物体検出のための新しい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の2段階からなる。 1) 不確実性推定フェーズでは、元の一次検出器と並行して追加の予備検出ブランチを組み込む。 一次検出器と補助検出器の差は、ボックス座標レベルでのきめ細かい不確かさを反映する可能性がある。 2) 評価した不確実性に基づいて, 不確実性正則化により各3次元bbox座標の重みを適応的に調整し, 擬似bbox上でのトレーニングプロセスを精査する。 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。 大規模な実験により、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、既存のアプローチと比較して、 +6.9% AP$_{BEV}$と +2.5% AP$_{3D}$と +4.1% AP$_{BEV}$と +2.0% AP$_{3D}$がLyftに増加した。

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