論文の概要: AdaCo: Overcoming Visual Foundation Model Noise in 3D Semantic Segmentation via Adaptive Label Correction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18255v1
• Date: Tue, 24 Dec 2024 08:12:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-25 15:54:58.635352
• Title: AdaCo: Overcoming Visual Foundation Model Noise in 3D Semantic Segmentation via Adaptive Label Correction
• Title（参考訳）: AdaCo:適応ラベル補正による3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションにおけるビジュアルファンデーションモデルノイズの克服
• Authors: Pufan Zou, Shijia Zhao, Weijie Huang, Qiming Xia, Chenglu Wen, Wei Li, Cheng Wang,
• Abstract要約: 本稿では,3次元セマンティックセグメンテーションのためのラベルのない新しい学習手法であるAdaptive Label Correction(AdaCo)を提案する。 AdaCoにはCLGM(Cross-modal Label Generation Module)が組み込まれている。 提案したAdaCoは,3次元セマンティックセグメンテーションタスクにおいて,ラベルなし学習ネットワークの性能制限を効果的に緩和することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.51758173099208
• License:
• Abstract: Recently, Visual Foundation Models (VFMs) have shown a remarkable generalization performance in 3D perception tasks. However, their effectiveness in large-scale outdoor datasets remains constrained by the scarcity of accurate supervision signals, the extensive noise caused by variable outdoor conditions, and the abundance of unknown objects. In this work, we propose a novel label-free learning method, Adaptive Label Correction (AdaCo), for 3D semantic segmentation. AdaCo first introduces the Cross-modal Label Generation Module (CLGM), providing cross-modal supervision with the formidable interpretive capabilities of the VFMs. Subsequently, AdaCo incorporates the Adaptive Noise Corrector (ANC), updating and adjusting the noisy samples within this supervision iteratively during training. Moreover, we develop an Adaptive Robust Loss (ARL) function to modulate each sample's sensitivity to noisy supervision, preventing potential underfitting issues associated with robust loss. Our proposed AdaCo can effectively mitigate the performance limitations of label-free learning networks in 3D semantic segmentation tasks. Extensive experiments on two outdoor benchmark datasets highlight the superior performance of our method.
• Abstract（参考訳）: 近年,視覚基礎モデル (VFM) は3次元知覚タスクにおいて顕著な一般化性能を示した。 しかし, 大規模屋外データセットにおけるその有効性は, 正確な監視信号の不足, 変動する屋外条件による広範囲な騒音, 未知の物体の存在によって制限されている。 本研究では,3次元セマンティックセグメンテーションのための新しいラベルなし学習手法であるAdaptive Label Correction(AdaCo)を提案する。 AdaCoはまずCLGM(Cross-modal Label Generation Module)を導入した。 その後、AdaCoはAdaptive Noise Corrector (ANC)を導入し、トレーニング中にこの監督下でノイズの多いサンプルを反復的に更新・調整する。 さらに,適応ロバスト損失 (ARL) 関数を開発し,各試料のノイズ管理に対する感度を調節し,ロバスト損失に伴う潜在的な不適合を防止した。 提案したAdaCoは,3次元セマンティックセグメンテーションタスクにおいて,ラベルなし学習ネットワークの性能制限を効果的に緩和することができる。 2つの屋外ベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、我々の手法の優れた性能を強調している。

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