論文の概要: Breaking the SSL-AL Barrier: A Synergistic Semi-Supervised Active Learning Framework for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15449v1
• Date: Sun, 26 Jan 2025 08:43:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:56:31.179378
• Title: Breaking the SSL-AL Barrier: A Synergistic Semi-Supervised Active Learning Framework for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: SSL-ALバリアを破る:3Dオブジェクト検出のための相乗的半スーパービジョンアクティブラーニングフレームワーク
• Authors: Zengran Wang, Yanan Zhang, Jiaxin Chen, Di Huang,
• Abstract要約: 本稿では,S-SSALと呼ばれるSynergistic Semi-Supervised Active Learningフレームワークを提案する。 S-SSALは全データセットでトレーニングされたモデルに匹敵する性能が得られることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.049483237480615
• License:
• Abstract: To address the annotation burden in LiDAR-based 3D object detection, active learning (AL) methods offer a promising solution. However, traditional active learning approaches solely rely on a small amount of labeled data to train an initial model for data selection, overlooking the potential of leveraging the abundance of unlabeled data. Recently, attempts to integrate semi-supervised learning (SSL) into AL with the goal of leveraging unlabeled data have faced challenges in effectively resolving the conflict between the two paradigms, resulting in less satisfactory performance. To tackle this conflict, we propose a Synergistic Semi-Supervised Active Learning framework, dubbed as S-SSAL. Specifically, from the perspective of SSL, we propose a Collaborative PseudoScene Pre-training (CPSP) method that effectively learns from unlabeled data without introducing adverse effects. From the perspective of AL, we design a Collaborative Active Learning (CAL) method, which complements the uncertainty and diversity methods by model cascading. This allows us to fully exploit the potential of the CPSP pre-trained model. Extensive experiments conducted on KITTI and Waymo demonstrate the effectiveness of our S-SSAL framework. Notably, on the KITTI dataset, utilizing only 2% labeled data, S-SSAL can achieve performance comparable to models trained on the full dataset.
• Abstract（参考訳）: LiDARに基づく3Dオブジェクト検出におけるアノテーションの負担に対処するため、アクティブラーニング(AL)手法は有望な解決策を提供する。 しかし、従来のアクティブラーニングアプローチは、ラベルなしデータの豊富さを活用する可能性を見越して、データ選択の初期モデルをトレーニングするために、ラベル付きデータの少量に依存するだけである。 近年、ラベルのないデータを活用することを目的として、半教師付き学習(SSL)をALに統合しようとする試みは、2つのパラダイム間の衝突を効果的に解決する上での課題に直面しており、結果として性能が低下している。 この対立に対処するため,S-SSALと呼ばれるSynergistic Semi-Supervised Active Learningフレームワークを提案する。 具体的には、SSLの観点から、悪影響を伴わずにラベルのないデータから効果的に学習するコラボレーティブPseudoScene Pre-Trening(CPSP)法を提案する。 ALの観点から、モデルカスケードによる不確実性と多様性の手法を補完する協調アクティブラーニング(CAL)手法を設計する。 これにより、CPSP事前訓練モデルの可能性を完全に活用できる。 KITTIとWaymoで実施された大規模な実験は、我々のS-SSALフレームワークの有効性を実証している。 特にKITTIデータセットでは、ラベル付きデータの2%しか利用していないため、S-SSALは完全なデータセットでトレーニングされたモデルに匹敵するパフォーマンスを達成することができる。

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