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Dataset for Semantic Urban Scene Understanding
- 1. The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding 第35回CV勉強会「CVPR2016読み会(後編)」 2016/7/24 進矢陽介
- 2. 自己紹介 2007～2014 東京大学 話者認識 形状の数式表現、Mixed Reality 2014～2015 三菱電機 車内センシング（ドライバモニタ） 2015～ デンソー（東京支社） 車外センシング（ADAS、自動運転） 技術動向調査（cvpaper.challenge参加） http://toyota.jp/technology/safety/toyota_safety_sense_p/ より引用 三菱電機公式サイトより引用 ※本発表は個人として行うものであり 所属組織を代表するものではありません
- 3. 0. 導入 (1)Semantic Urban Scene Understandingとは 今回主に扱うのは、都市交通環境のSemantic Segmentation Cityscapes Dataset [M.Cordts+, CVPR2016] これを こうしたい 道路 空 車 樹 建物 標識
- 4. 0. 導入 (2)Semantic Segmentationとは http://www.slideshare.net/nlab_utokyo/deep-learning-49182466 より引用 (Classification)
- 5. 0. 導入 (3)CNNによるSemantic Segmentation FCN[J.Long+, CVPR2015] ← Classification 何が映っているか 矩形ごとに出力 ← Semantic Segmentation 何が映っているか ピクセルごとに出力 ①基本原理 ②学習方法 ③データの集め方 どのピクセルが猫かをアノテーション（正解ラベル付け）すれば良い 一体どうやって？ 人がやったら時間がかかるぞ…… データ数 GPU レベルを上げて物理で殴ればいい
- 6. 0. 導入 (4)アノテーションの呪い (The Curse of Dataset Annotation) [J.Xie+, CVPR2016]を元に作成 ← 短時間でアノテーションできるタスクの データは大量にある ← アノテーションに時間がかかるため 十分なデータが無い どうにかして大量のデータが欲しい
- 7. 0. 導入 (5)今回紹介する論文・データセット 1. Cityscapes Dataset [M.Cordts+, CVPR2016] 2. 3D to 2D Label Transfer [J.Xie+, CVPR2016] 3. SYNTHIA Dataset [G.Ros+, CVPR2016] 4. Virtual KITTI Dataset [A.Gaidon+, CVPR2016] 5. Scene Flow Datasets [N.Mayer+, CVPR2016] FCN, SegNetの詳細等は紹介しないため、以下をご参照下さい https://computing.ece.vt.edu/~f15ece6504/ (W7: Oct 6) http://www.slideshare.net/Takayosi/ieee-itss-nagoya-chapter (p.40あたり) http://www.slideshare.net/cvpaperchallenge 人手で頑張ろう 3Dスキャン データを使おう CGを使おう
- 8. 1. Cityscapes 論文： http://www.cv- foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Cordts_The_Cityscapes_Dataset_C VPR_2016_paper.pdf プロジェクトページ： https://www.cityscapes-dataset.com/ スライド： https://www.mpi-inf.mpg.de/fileadmin/inf/d2/HLCV/HLCV_2016/cv-ss16-0707- deep-learning3.pdf The Cityscapes Dataset for Semantic Urban Scene Understanding Marius Cordts, Mohamed Omran, Sebastian Ramos, Timo Rehfeld, Markus Enzweiler, Rodrigo Benenson, Uwe Franke, Stefan Roth, Bernt Schiele
- 9. 1. Cityscapes (1)データの特徴 Fine annotations ・5000枚 ・Instance-wise annotation （人は1人ずつ、車は1台ずつ） ・品質を保証するため内製 ・1枚あたり1時間半かけて アノテーション＋チェック Coarse annotations ・20000枚 ・弱教師あり学習用 （使わなくても良い） ・外注 ・1枚あたり7分以下で アノテーション
- 13. 2. 3D to 2D Label Transfer Semantic Instance Annotation of Street Scenes by 3D to 2D Label Transfer Jun Xie, Martin Kiefel, Ming-Ting Sun, Andreas Geiger 論文： http://www.cv- foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Xie_Semantic_Instance_Annotation_CVPR _2016_paper.pdf プロジェクトページ： http://www.cvlibs.net/projects/label_transfer/ (2016/7/23時点では未公開)
- 14. 2. 3D to 2D Label Transfer (1)データの特徴 ①LIDARで3Dデータを取得 ②3Dの状態でアノテーション ③3Dから2Dに転写 ・40万枚の画像 ・10万のレーザースキャンデータ ・semantic 3D annotations ・郊外の静止物にフォーカス ・先行研究と相補的 - Cityscapes：都市 - [L.-C.Chen+, CVPR2014]： 車両へのCADモデルあてはめ データセット作成方法 データセット内容 収集対象
- 15. 2. 3D to 2D Label Transfer (2)手法 ピクセルと3D点群のラベルを同時に推定するCRFモデルを使用 Pixel Unary Potentials 3D Point Unary Potentials Geometric Unary Potentials Pixel Pairwise Potentials 2D/3D Pairwise Potentials 3D Pairwise Potentials ①Gibbs energy function
- 16. 2. 3D to 2D Label Transfer (2)手法 ②Geometric Unary Potentials Curb, Foldを検出し、道路・歩道・壁のラベル変化に対応
- 17. 2. 3D to 2D Label Transfer (3)定量評価結果 2D to 2D（±5フレームの画像から中間画像を推定）の従来手法、 単純な3D to 2Dの転写と比較し、高精度 2D to 2D 3D to 2D
- 18. 2. 3D to 2D Label Transfer (4)アノテーション時間 2Dでは20時間かかるアノテーション（※）を 提案手法では3時間未満でアノテーション可能 ※条件： ・200フレームの動画を10フレームごとにアノテーション ・1枚のアノテーションに60分かかると仮定
- 19. 2. 3D to 2D Label Transfer (5)定性評価結果 3D点群転写結果 入力画像 + segmentation結果 error map 大部分の境界を正しく推定できるが いくつか課題あり（樹、コントラストの低い領域、等）
- 20. 3. SYNTHIA 論文： http://www.cv- foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Ros_The_SYNTHIA_Dataset_CVPR_ 2016_paper.pdf プロジェクトページ： http://synthia-dataset.net/ The SYNTHIA Dataset: A Large Collection of Synthetic Images for Semantic Segmentation of Urban Scenes German Ros, Laura Sellart, Joanna Materzynska, David Vazquez, Antonio M. Lopez
- 21. 3. SYNTHIA (1)データの特徴 • CGで生成した架空の都市のデータ • 季節・天気・照明条件・視点の変動あり • ground truth: semantic segmentation, depth 詳細は公式動画をご覧下さい http://synthia-dataset.net/dataset/
- 22. 3. SYNTHIA (2)手法 • 2種のCNNでSemantic Segmentation - T-Net [G.Ros+, arXiv2016] - FCN [J.Long+, CVPR2015] • 実写データとCGデータを交ぜて学習する方法 BGC (Balanced Gradient Contribution) [G.Ros+, arXiv2016]を使用し CGデータの重要度を下げる（発散を防ぐ効果あり） 実際には、実写データ6枚とCGデータ4枚を含むミニバッチを 使用しているだけ（λ=4/6） (実写データでのロス) + λ(CGデータでのロス)
- 23. 3. SYNTHIA (3)定量評価結果 実写データとCGデータを併用して学習することで 実写データのみで学習した場合と比較し精度向上 （Camvid, KITTIの場合、Class Accuracyが10%前後向上）
- 24. 3. SYNTHIA (4)定性評価結果 Real(実写) + Virtual(CG) が優勝
- 25. 4. Virtual KITTI 論文： http://www.cv- foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Gaidon_Virtual_Worlds_as_CVPR_2 016_paper.pdf プロジェクトページ：http://www.xrce.xerox.com/Research-Development/Computer- Vision/Proxy-Virtual-Worlds http://www.xrce.xerox.com/Research-Development/Publications/2015-085 Virtual Worlds as Proxy for Multi-Object Tracking Analysis Adrien Gaidon, Qiao Wang, Yohann Cabon, Eleonora Vig
- 26. 4. Virtual KITTI (1)データの特徴 KITTI (multi-object tracking benchmark) Virtual KITTI ground truth optical flow, segmentation, depth CGで クローン作成
- 27. 4. Virtual KITTI (1)データの特徴 カメラの向き、時間帯、天気の7種の変動を用意
- 28. 4. Virtual KITTI (2)評価結果 • multi-object trackingの精度を、2種のTrackerで評価 • 実写データでの学習とCGデータでの学習で同程度の精度 → CGデータが実写データの代替として有用
- 29. 4. Virtual KITTI (2)評価結果 CGデータでプレトレーニングし 実写データでファインチューニングすることで精度向上
- 30. 5. Scene Flow Datasets 論文： http://www.cv- foundation.org/openaccess/content_cvpr_2016/papers/Mayer_A_Large_Dataset_CVPR_2016_pa per.pdf プロジェクトページ： http://lmb.informatik.uni-freiburg.de/Publications/2016/MIFDB16/ A Large Dataset to Train Convolutional Networks for Disparity, Optical Flow, and Scene Flow Estimation Nikolaus Mayer, Eddy Ilg, Philip Hausser, Philipp Fischer, Daniel Cremers, Alexey Dosovitskiy, Thomas Brox
- 31. 5. Scene Flow Datasets (1)先行研究 Flying Chairs Dataset (FlowNet [A.Dosovitskiy+, ICCV2015]) ・椅子が空を飛ぶデータセット ・奥行き方向には飛ばない ・オプティカルフロー推定用CNNの学習に使える
- 32. 5. Scene Flow Datasets (2)データの特徴 ③Driving （KITTIリスペクト） ②Monkaa （Sintelリスペクト） ①FlyingThings3D ・色んな物が空を飛ぶデータセット（椅子だけじゃない！） ・奥行き方向にも飛ぶ！ ・シーンフロー推定用CNNの学習に使える！
- 33. 5. Scene Flow Datasets (3)手法 ①オプティカルフローを推定するFlowNetを学習 ②視差を推定するDispNetを2つ学習 ③ ①,②を統合したSceneFlowNetを学習 シーンフローの計算に 時刻t, t+1の視差の変化が必要
- 34. 5. Scene Flow Datasets (4)視差評価結果 精度では劣るが1000倍高速 http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/eval_scene_flow.php ?benchmark=stereo （2016/7/23時点） 特にForegroundの精度が良い
- 35. 5. Scene Flow Datasets (5)シーンフロー評価結果 オプティカルフロー・視差を別々に求めるより SceneFlowNetで統合して求める方が高精度 オプティカルフロー推定では、Flying Chairs Datasetには勝てなかったよ…
- 36. まとめ • Semantic Urban Scene Understanding に関する 5つの論文・データセットを紹介 • Semantic Segmentation用データを如何に集め、 如何に使うべきかは現時点で判断できず、更なる研究が必要 • Tracking, Scene Flow等、動きに関するデータは CGで代用できる可能性が高い どのようなデータで精度が上がり、それが何故なのか分析が必要
- 37. 補足：CVPR2016で目についた傾向 Segmentation関連が約65件、うちSemantic Segmentationが約30件 （タイトル・セッション名で検索） • Multi-scale対応 FCN等でreceptive fieldが固定サイズである問題の解決 • RNNによる画素走査 context情報を抽出 • Boundary, Optical Flowの併用 CRFの併用同様、境界付近の精度を向上 • 他のタスクへの転用 Semantic Segmentationの結果やCNNアーキテクチャを転用