論文の概要: UNIT: Unsupervised Online Instance Segmentation through Time
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.07887v1
- Date: Thu, 12 Sep 2024 09:47:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-13 17:08:15.547627
- Title: UNIT: Unsupervised Online Instance Segmentation through Time
- Title(参考訳): UNIT: 時間による教師なしオンラインインスタンスのセグメンテーション
- Authors: Corentin Sautier, Gilles Puy, Alexandre Boulch, Renaud Marlet, Vincent Lepetit,
- Abstract要約: クラスに依存しないオンラインインスタンスのセグメンテーションとトラッキングの問題に対処する。
オブジェクトのオンライントラッキングを可能にする新しいトレーニングレシピを提案する。
我々のネットワークは擬似ラベルで訓練されており、手動のアノテーションは不要である。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 69.2787246878521
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Online object segmentation and tracking in Lidar point clouds enables autonomous agents to understand their surroundings and make safe decisions. Unfortunately, manual annotations for these tasks are prohibitively costly. We tackle this problem with the task of class-agnostic unsupervised online instance segmentation and tracking. To that end, we leverage an instance segmentation backbone and propose a new training recipe that enables the online tracking of objects. Our network is trained on pseudo-labels, eliminating the need for manual annotations. We conduct an evaluation using metrics adapted for temporal instance segmentation. Computing these metrics requires temporally-consistent instance labels. When unavailable, we construct these labels using the available 3D bounding boxes and semantic labels in the dataset. We compare our method against strong baselines and demonstrate its superiority across two different outdoor Lidar datasets.
- Abstract(参考訳): オンラインのオブジェクトセグメンテーションとLidarポイントクラウドのトラッキングにより、自律的なエージェントが彼らの環境を理解し、安全な判断をすることができる。
残念ながら、これらのタスクのマニュアルアノテーションは違法にコストがかかる。
クラスに依存しないオンラインインスタンスのセグメンテーションとトラッキングのタスクでこの問題に対処する。
そのために、インスタンスセグメンテーションのバックボーンを活用し、オブジェクトのオンライントラッキングを可能にする新しいトレーニングレシピを提案する。
我々のネットワークは擬似ラベルで訓練されており、手動のアノテーションは不要である。
時間的インスタンスセグメンテーションに適応したメトリクスを用いて評価を行う。
これらのメトリクスの計算には、時間的に一貫性のあるインスタンスラベルが必要である。
利用できない場合には、データセット内の利用可能な3Dバウンディングボックスとセマンティックラベルを使用して、これらのラベルを構築します。
提案手法を強塩基性と比較し,その優位性を2つの異なる屋外Lidarデータセットで示す。
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