arutema47's blog

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Class-balanced Grouping and Sampling for Point Cloud 3D Object Detection

Class-balanced Grouping and Sampling for Point Cloud 3D Object Detection

https://arxiv.org/pdf/1908.09492.pdf 現在のNuscenes一位のソリューション。 image.png

課題

LiDARデータのaugumentationの提案が主に精度向上の要因。 Nuscenesはクラス間精度の平均が評価指標になっているが、学習データ数がクラスによっては異常に少なく学習が進まない。例えば最も頻出する車クラスに対して人やanimalクラスは1/10から1/100しかない。 image.png

提案

f:id:aru47:20200307145545p:plain このようなデータセットインバランスに対応するため、点群データ中に少数クラスを恣意的に生成することで学習を進みやすくした。ネットワーク自体はほぼPointpillarsの応用で、データセット拡張により大幅な精度向上を実現した。 また精度に貢献している提案として大きさなどが似ているクラス(人と自転車など)を"superclass"としてまず分類してから詳細クラスを分類する2-stepの分類を実行している。

結果

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精度の足を引っ張っていた少数クラスの精度を向上したことでNuscenesベンチマークの指標も大幅に向上。 例えば自転車クラスは14倍も精度向上を達成した。 点群におけるデータ生成の重要性を示唆。