論文の概要: TSceneJAL: Joint Active Learning of Traffic Scenes for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.18870v1
• Date: Wed, 25 Dec 2024 11:07:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-30 17:26:36.987171
• Title: TSceneJAL: Joint Active Learning of Traffic Scenes for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: TSceneJAL:3次元物体検出のための交通シーンの能動学習
• Authors: Chenyang Lei, Meiying Zhang, Weiyuan Peng, Qi Hao, Chengzhong Xu, Chunlin Ji, Guang Zhou,
• Abstract要約: TSceneJALフレームワークはラベル付きデータとラベルなしデータの両方から、バランスのとれた、多様性のある、複雑なトラフィックシーンを効率的にサンプリングすることができる。 提案手法は,3次元オブジェクト検出タスクにおける既存の最先端手法よりも12%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.059907173437114
• License:
• Abstract: Most autonomous driving (AD) datasets incur substantial costs for collection and labeling, inevitably yielding a plethora of low-quality and redundant data instances, thereby compromising performance and efficiency. Many applications in AD systems necessitate high-quality training datasets using both existing datasets and newly collected data. In this paper, we propose a traffic scene joint active learning (TSceneJAL) framework that can efficiently sample the balanced, diverse, and complex traffic scenes from both labeled and unlabeled data. The novelty of this framework is threefold: 1) a scene sampling scheme based on a category entropy, to identify scenes containing multiple object classes, thus mitigating class imbalance for the active learner; 2) a similarity sampling scheme, estimated through the directed graph representation and a marginalize kernel algorithm, to pick sparse and diverse scenes; 3) an uncertainty sampling scheme, predicted by a mixture density network, to select instances with the most unclear or complex regression outcomes for the learner. Finally, the integration of these three schemes in a joint selection strategy yields an optimal and valuable subdataset. Experiments on the KITTI, Lyft, nuScenes and SUScape datasets demonstrate that our approach outperforms existing state-of-the-art methods on 3D object detection tasks with up to 12% improvements.
• Abstract（参考訳）: ほとんどの自律運転(AD)データセットは、コレクションとラベル付けにかなりのコストを要し、必然的に低品質で冗長なデータインスタンスを多用し、パフォーマンスと効率を損なう。 ADシステムの多くのアプリケーションは、既存のデータセットと新しく収集されたデータの両方を使用して、高品質なトレーニングデータセットを必要とする。 本稿では,ラベル付きデータとラベルなしデータの両方から,バランスの取れた,多様な,複雑なトラフィックシーンを効率的にサンプリングできる交通シーン共同アクティブラーニング(TSceneJAL)フレームワークを提案する。 このフレームワークの斬新さは3倍です。 1 カテゴリーエントロピーに基づくシーンサンプリング方式により、複数の対象クラスを含むシーンを識別し、アクティブ学習者に対するクラス不均衡を緩和する。 2 配向グラフ表現及び余分化カーネルアルゴリズムにより推定された類似性サンプリングスキームは、スパースで多様な場面を選択する。 3)混合密度ネットワークによって予測される不確実性サンプリングスキームは,学習者にとって最も不確実あるいは複雑な回帰結果を持つインスタンスを選択する。 最後に、これらの3つのスキームを共同選択戦略に統合すると、最適で価値のあるサブデータセットが得られる。 KITTI、Lyft、nuScenes、SUScapeデータセットの実験では、私たちのアプローチが3Dオブジェクト検出タスクにおける既存の最先端メソッドよりも最大12%改善されていることが示されています。

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