論文の概要: STONE: A Submodular Optimization Framework for Active 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03918v2
• Date: Fri, 1 Nov 2024 05:23:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-04 21:09:23.629934
• Title: STONE: A Submodular Optimization Framework for Active 3D Object Detection
• Title（参考訳）: STONE: アクティブ3次元オブジェクト検出のためのサブモジュール最適化フレームワーク
• Authors: Ruiyu Mao, Sarthak Kumar Maharana, Rishabh K Iyer, Yunhui Guo,
• Abstract要約: 正確な3Dオブジェクト検出器をトレーニングするための鍵となる要件は、大量のLiDARベースのポイントクラウドデータが利用できることである。 本稿では,3次元物体検出装置のトレーニングにおけるラベル付けコストを大幅に削減する,統合されたアクティブな3次元物体検出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）: 20.54906045954377
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D object detection is fundamentally important for various emerging applications, including autonomous driving and robotics. A key requirement for training an accurate 3D object detector is the availability of a large amount of LiDAR-based point cloud data. Unfortunately, labeling point cloud data is extremely challenging, as accurate 3D bounding boxes and semantic labels are required for each potential object. This paper proposes a unified active 3D object detection framework, for greatly reducing the labeling cost of training 3D object detectors. Our framework is based on a novel formulation of submodular optimization, specifically tailored to the problem of active 3D object detection. In particular, we address two fundamental challenges associated with active 3D object detection: data imbalance and the need to cover the distribution of the data, including LiDAR-based point cloud data of varying difficulty levels. Extensive experiments demonstrate that our method achieves state-of-the-art performance with high computational efficiency compared to existing active learning methods. The code is available at https://github.com/RuiyuM/STONE.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は、自律運転やロボット工学など、様々な新興アプリケーションにとって基本的に重要である。 正確な3Dオブジェクト検出器をトレーニングするための重要な要件は、大量のLiDARベースのポイントクラウドデータが利用可能であることである。 残念なことに、ポイントクラウドデータのラベル付けは非常に難しい。 本稿では,3次元物体検出装置のトレーニングにおけるラベル付けコストを大幅に削減する,統合されたアクティブな3次元物体検出フレームワークを提案する。 本フレームワークは, アクティブな3次元物体検出の問題に特化して, サブモジュラー最適化の新たな定式化を基礎としている。 特に, アクティブな3Dオブジェクト検出に関連する2つの基本的な課題に対処する: データ不均衡と, 様々な難易度を持つLiDARベースのポイントクラウドデータを含むデータの分布をカバーする必要性。 大規模実験により,本手法は既存の能動学習法と比較して,高い計算効率で最先端の性能を達成できることが実証された。 コードはhttps://github.com/RuiyuM/STONEで入手できる。

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