論文の概要: S3PT: Scene Semantics and Structure Guided Clustering to Boost Self-Supervised Pre-Training for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.23085v2
• Date: Mon, 04 Nov 2024 10:01:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:49:41.259961
• Title: S3PT: Scene Semantics and Structure Guided Clustering to Boost Self-Supervised Pre-Training for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: S3PT: 自動運転のための自己監督型事前訓練を促進するためのシーンセマンティックスと構造ガイドクラスタリング
• Authors: Maciej K. Wozniak, Hariprasath Govindarajan, Marvin Klingner, Camille Maurice, B Ravi Kiran, Senthil Yogamani,
• Abstract要約: そこで本稿では,S3PTによるシーンセマンティクスと構造案内クラスタリングを提案する。 まず、セマンティックな分布一貫したクラスタリングを取り入れて、オートバイや動物のような稀なクラスをよりよく表現できるようにします。 第2に,広い背景領域から歩行者や交通標識などの小さな物体まで,不均衡で多様な物体の大きさを扱うために,一貫した空間クラスタリングを導入する。 第3に,シーンの幾何学的情報に基づいて学習を規則化するための深度誘導空間クラスタリングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.406655155106424
• License:
• Abstract: Recent self-supervised clustering-based pre-training techniques like DINO and Cribo have shown impressive results for downstream detection and segmentation tasks. However, real-world applications such as autonomous driving face challenges with imbalanced object class and size distributions and complex scene geometries. In this paper, we propose S3PT a novel scene semantics and structure guided clustering to provide more scene-consistent objectives for self-supervised training. Specifically, our contributions are threefold: First, we incorporate semantic distribution consistent clustering to encourage better representation of rare classes such as motorcycles or animals. Second, we introduce object diversity consistent spatial clustering, to handle imbalanced and diverse object sizes, ranging from large background areas to small objects such as pedestrians and traffic signs. Third, we propose a depth-guided spatial clustering to regularize learning based on geometric information of the scene, thus further refining region separation on the feature level. Our learned representations significantly improve performance in downstream semantic segmentation and 3D object detection tasks on the nuScenes, nuImages, and Cityscapes datasets and show promising domain translation properties.
• Abstract（参考訳）: 最近のDINOやCriboのような自己監督型クラスタリングベースの事前トレーニング技術は、下流検出とセグメント化タスクに素晴らしい結果をもたらしている。 しかし、自律運転のような現実の応用は、不均衡なオブジェクトクラスとサイズ分布と複雑なシーンジオメトリによる課題に直面している。 本稿では,S3PTによるシーンセマンティクスと構造案内クラスタリングを提案する。 まず、セマンティックな分布一貫したクラスタリングを取り入れて、オートバイや動物のような稀なクラスをよりよく表現できるようにします。 第2に,広い背景領域から歩行者や交通標識などの小さな物体まで,不均衡で多様な物体の大きさを扱うために,一貫した空間クラスタリングを導入する。 第3に,シーンの幾何学的情報に基づいて学習を規則化するための深度誘導空間クラスタリングを提案する。 学習した表現は, nuScenes, nuImages, Cityscapesデータセット上での下流セマンティックセグメンテーションと3次元オブジェクト検出タスクのパフォーマンスを著しく向上させ, 将来性のあるドメイン翻訳特性を示す。

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