LiDAR 객체 탐지를 위한 등가 시공간 자기 지도 학습

Conceptos Básicos

LiDAR 점군 데이터에 대한 공간 및 시간 변환에 대한 등가성을 학습하여 3D 객체 탐지 성능을 향상시킨다.

Resumen

이 논문은 LiDAR 점군 데이터에 대한 자기 지도 학습 방법인 E-SSL3D를 제안한다. E-SSL3D는 공간 및 시간 변환에 대한 등가성을 학습하여 3D 객체 탐지 성능을 향상시킨다.

공간 등가성 학습:

• 점군에 대한 회전, 이동, 스케일링, 뒤집기 등의 변환에 대해 등가성을 학습
• 대조 손실 함수와 변환 예측 분류 손실 함수를 사용

시간 등가성 학습:

• 연속된 LiDAR 프레임 간의 3D 장면 흐름을 이용하여 시간 변화에 대한 등가성을 학습
• 온라인 네트워크와 타겟 네트워크 간의 특징 맵 거리 최소화를 통해 구현

실험 결과, E-SSL3D는 기존 자기 지도 학습 방법들에 비해 3D 객체 탐지 성능이 우수하며, 특히 적은 양의 레이블 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있음을 보여준다.

Estadísticas

LiDAR 점군 데이터에 대한 공간 변환(회전, 이동, 스케일링, 뒤집기)과 시간 변화(3D 장면 흐름)를 활용하여 자기 지도 학습을 수행한다.
제안 방법 E-SSL3D는 기존 자기 지도 학습 방법들에 비해 3D 객체 탐지 성능이 우수하다.
특히 적은 양의 레이블 데이터(20%)로도 전체 데이터(100%)를 사용한 경우와 유사한 성능을 달성할 수 있다.

Citas

"LiDAR 점군 데이터에 대한 공간 및 시간 변환에 대한 등가성을 학습하여 3D 객체 탐지 성능을 향상시킨다."
"E-SSL3D는 기존 자기 지도 학습 방법들에 비해 3D 객체 탐지 성능이 우수하며, 특히 적은 양의 레이블 데이터로도 높은 성능을 달성할 수 있다."

Ideas clave extraídas de

Equivariant Spatio-Temporal Self-Supervision for LiDAR Object Detection

by Deepti Hegde... a las arxiv.org 04-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.11737.pdf

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