Avanzamenti nella segmentazione delle nuvole di punti con pochi esempi

La segmentazione delle nuvole di punti è il processo di etichettatura di ogni punto in una scena 3D per identificare quali oggetti sono presenti. Questo compito è fondamentale per molte applicazioni, tra cui le auto a guida autonoma e la robotica. I metodi tradizionali per segmentare le nuvole di punti spesso si basano su avere un sacco di dati etichettati, che non sono sempre disponibili. Questo diventa un problema quando nuove categorie di oggetti appaiono durante il test, cosa comune negli scenari reali.

In risposta a questo problema, sono emersi metodi di segmentazione delle nuvole di punti few-shot. Questi metodi mirano a addestrare un modello utilizzando solo pochi esempi etichettati di nuove classi, pur riuscendo a segmentare accuratamente le classi familiari. Tuttavia, molti di questi approcci faticano a mantenere l'accuratezza sulle classi base quando cercano di identificare quelle nuove, rendendoli meno pratici per un utilizzo reale.

In questo studio, puntiamo a introdurre un approccio migliore alla segmentazione delle nuvole di punti few-shot che può gestire efficacemente nuove classi senza sacrificare l'accuratezza delle classi già conosciute. Il nostro metodo, chiamato segmentazione delle nuvole di punti few-shot generalizzata, si propone di adattarsi a nuove categorie utilizzando solo un numero limitato di esempi, mantenendo anche la capacità di identificare le classi base.

#Contesto del problema

Le tecniche di segmentazione delle nuvole di punti completamente supervisionate hanno mostrato performance impressionanti ma richiedono grandi quantità di dati annotati. Questi metodi assumono che le classi presenti durante il test saranno le stesse usate durante l'addestramento. Tuttavia, questa assunzione non è valida quando nuove categorie emergono in un ambiente di test dinamico. Quando vengono introdotte nuove classi, i modelli spesso necessitano di enormi quantità di dati annotati per l'addestramento, il che è costoso e richiede tempo.

I metodi di segmentazione delle nuvole di punti few-shot (FS-3DSeg) cercano di affrontare questo problema addestrando un modello su abbondanti campioni delle classi base e poi cercando di identificare nuove classi con solo pochi esempi. Di solito utilizzano un addestramento episodico per imitare l'ambiente di test e migliorare l'estrazione delle caratteristiche, portando a risultati soddisfacenti nella segmentazione di nuove classi. Tuttavia, questi metodi tendono a segmentare solo nuove classi e trascurano le classi base, limitando il loro utilizzo pratico.

L'obiettivo principale del nostro lavoro è affrontare la sfida posta dai metodi FS-3DSeg. Proponiamo un compito che richiede al modello di segmentare sia le classi base che quelle nuove simultaneamente, qualcosa che i metodi esistenti non affrontano.

#Panoramica del metodo

Per migliorare le performance di segmentazione, introduciamo il concetto di parole geometriche (GWs). Queste parole rappresentano strutture geometriche fondamentali che sono condivise tra classi base e nuove. Utilizzando parole geometriche, possiamo creare una rappresentazione semantica consapevole della geometria che aiuta a segmentare meglio le nuove classi senza perdere la capacità di segmentare le classi base.

In aggiunta, introduciamo prototipi geometrici per guidare il processo di segmentazione fornendo conoscenze preliminari basate sulla geometria. I prototipi geometrici aiutano a garantire che il modello rimanga efficace anche quando lavora con nuove classi, utilizzando caratteristiche geometriche condivise dalle classi base.

#Parole geometriche

Le parole geometriche sono simili alle parole chiave nell'elaborazione delle immagini ma si concentrano sui componenti geometrici nelle nuvole di punti 3D. Riassumono le caratteristiche geometriche condivise trovate sia nelle classi base che in quelle nuove. Per generare queste parole geometriche, prima addestriamo un estrattore di caratteristiche sui dati delle classi base. Applicando un algoritmo di clustering sulle caratteristiche, possiamo identificare centroidi che rappresentano le caratteristiche geometriche comuni attraverso vari oggetti. Questo aiuta il modello di segmentazione a tenere conto della geometria anche quando lavora con dati limitati per le nuove classi.

#Rappresentazione semantica consapevole della geometria

La rappresentazione semantica consapevole della geometria è una combinazione di una caratteristica geometrica indipendente dalla classe e una caratteristica semantica specifica della classe. La caratteristica geometrica cattura le informazioni geometriche generali di ogni punto in una nuvola di punti, mentre la caratteristica semantica mantiene le caratteristiche specifiche della classe stessa.

Fusione di questi due tipi di caratteristiche, creiamo una rappresentazione più potente per ogni punto. Durante l'addestramento, simula un ambiente di test per migliorare l'adattabilità del modello a nuove situazioni. L'obiettivo è minimizzare la perdita durante la segmentazione, assicurandosi che siano accuratamente identificate sia le classi base che quelle nuove.

#Prototipi geometrici

I prototipi geometrici fungono da strato aggiuntivo di informazioni per migliorare l'accuratezza della segmentazione. Questi prototipi consistono in istogrammi che rappresentano la frequenza delle parole geometriche associate a ciascuna classe. Ogni classe può essere descritta in modo univoco dal suo istogramma, evidenziando le strutture geometriche tipiche.

Quando abbiamo accesso a campioni etichettati limitati delle nuove classi durante il test, possiamo sfruttare questi prototipi geometrici per guidare le nostre previsioni. Confrontando le caratteristiche geometriche dei punti interrogati con i prototipi geometrici, otteniamo preziose informazioni su a quale classe un punto è probabile che appartenga.

#Ri-weighting del classificatore

Per migliorare ulteriormente l'accuratezza, adottiamo una tecnica chiamata ri-weighting del classificatore guidato dalla geometria. Questo processo utilizza il matching geometrico tra punti interrogati e prototipi geometrici per regolare i pesi dei classificatori, migliorando le previsioni per le classi nuove.

Evidenziando le classi potenziali per ogni punto interrogato, ci assicuriamo che il processo di segmentazione sia più affidabile rispetto ai metodi tradizionali che si basano esclusivamente su informazioni semantiche. Questa doppia considerazione della geometria e della semantica porta a una migliore performance di segmentazione, specialmente per nuove classi con dati limitati.

#Risultati sperimentali

Per validare il nostro approccio, conduciamo ampi esperimenti utilizzando due dataset pubblicamente disponibili: S3DIS e ScanNet. Questi dataset ci permettono di valutare le performance del nostro metodo rispetto a baseline consolidate utilizzando diverse impostazioni per il numero di campioni di supporto.

I nostri esperimenti dimostrano costantemente che il nostro metodo supera le tecniche esistenti. Notiamo miglioramenti significativi nella metrica dell'intersezione media su unione (mIoU) per le classi nuove, indicando che il nostro approccio è migliore nell'identificare correttamente nuove categorie mantenendo l'accuratezza per le classi base.

#Conclusione

In conclusione, presentiamo un nuovo approccio alla segmentazione delle nuvole di punti che combina i punti di forza delle informazioni geometriche e semantiche. Introducendo parole geometriche e prototipi, il nostro metodo migliora la capacità di identificare nuove classi con solo pochi campioni etichettati, tutto mentre preserva la capacità del modello di segmentare efficacemente le classi familiari.

I nostri ampi test su dataset di riferimento dimostrano che questo metodo offre una soluzione più pratica per la segmentazione delle nuvole di punti in ambienti dinamici. Man mano che andiamo avanti, puntiamo a continuare a perfezionare il nostro approccio e valutare le sue performance su ulteriori dataset e scenari reali.