3D object detection plays an important role in autonomous driving and other robotics applications. However, these detectors usually require training on large amounts of annotated data that is expensive and time-consuming to collect. Instead, we propose leveraging large amounts of unlabeled point cloud videos by semi-supervised learning of 3D object detectors via temporal graph neural networks. Our insight is that temporal smoothing can create more accurate detection results on unlabeled data, and these smoothed detections can then be used to retrain the detector. We learn to perform this temporal reasoning with a graph neural network, where edges represent the relationship between candidate detections in different time frames. After semi-supervised learning, our method achieves state-of-the-art detection performance on the challenging nuScenes and H3D benchmarks, compared to baselines trained on the same amount of labeled data. Project and code are released at https://www.jianrenw.com/SOD-TGNN/.


翻译:3D物体探测在自主驾驶和其他机器人应用中起着重要作用。 但是,这些探测器通常需要就大量昂贵和耗时收集的附加说明的数据进行培训。 相反,我们提议通过通过时间图神经网络对3D物体探测器进行半监督的学习,从而利用大量未贴标签的点云视频。 我们的洞察力是,时间平滑可以对未贴标签的数据产生更准确的探测结果,然后这些平稳的探测可以用来对探测器进行再培训。 我们学会用图表神经网络来进行这种时间推理,其中边缘代表不同时间框架内候选人探测之间的关系。经过半监督的学习后,我们的方法在挑战性核传感器和H3D基准方面实现了最先进的探测性能,而与就同样数量标签数据培训的基线相比,项目和代码可以在https://www.jianrenw.com/SOD-TGNN/上发布。</s>

0
下载
关闭预览

相关内容

自然语言处理顶会NAACL2022最佳论文出炉!
专知会员服务
42+阅读 · 2022年6月30日
专知会员服务
25+阅读 · 2021年4月2日
专知会员服务
60+阅读 · 2020年3月19日
100+篇《自监督学习(Self-Supervised Learning)》论文最新合集
专知会员服务
164+阅读 · 2020年3月18日
抢鲜看!13篇CVPR2020论文链接/开源代码/解读
专知会员服务
49+阅读 · 2020年2月26日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
逆强化学习-学习人先验的动机
CreateAMind
15+阅读 · 2019年1月18日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
全球人工智能
19+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】ResNet, AlexNet, VGG, Inception:各种卷积网络架构的理解
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年12月17日
【推荐】图像分类必读开创性论文汇总
机器学习研究会
14+阅读 · 2017年8月15日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Arxiv
25+阅读 · 2022年1月3日
Arxiv
13+阅读 · 2021年3月3日
Arxiv
11+阅读 · 2019年1月24日
A Comprehensive Survey on Graph Neural Networks
Arxiv
21+阅读 · 2019年1月3日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
4+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2011年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员