https://t.co/r3vLvFTnJ2 三次元点群において少数ラベルから物体検出を行うためのデータ拡張手法PseudoAugmentと、疑似ラベルの精度を向上させつつ反復して蒸留する手法の提案。点群の一部をまるごと置き換える、検出する対象の物体を重ねる、背景点群を置き換えるのを組み合わせて用いる。
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PseudoAugment: Learning to Use Unlabeled Data for Data Augmentation in Point Clouds https://t.co/gyJhJw15kC データ拡張は、データ効率を改善し、点群での 3D 検出のラベリング コストを節約するための重要な手法です。しかし、既存の拡張ポリシーはこれまで、ラベル付きデータの
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PseudoAugment: Learning to Use Unlabeled Data for Data Augmentation in Point Clouds. Zhaoqi Leng, Shuyang Cheng, Benjamin Caine, Weiyue Wang, Xiao Zhang, Jonathon Shlens, Mingxing Tan, and Dragomir Anguelov https://t.co/xn9ca5DC8M
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PseudoAugment: Learning to Use Unlabeled Data for Data Augmentation in Point Clouds PseudoAugment: 点群のデータ拡張にラベルなしデータを使用する方法の学習 2022-10-24T17:45:49+00:00 arXiv: https://t.co/zpuOP25dBy 英/日サマリ↓ https://t.co/nFPEIHb7w8