标题：From Semi-supervised to Omni-supervised Room Layout Estimation Using Point Cloud
作者：Huan-ang Gao, Beiwen Tian, Pengfei Li, Xiaoxue Chen, Hao Zhao, Guyue Zhou , Yurong Chen and Hongbin Zha
来源：2023 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2023)
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摘要
房间布局估计是一项存在已久的机器人视觉任务，对环境感知和运动规划都有好处。然而，由于标注困难，使用点云（PC）进行布局估计仍存在数据稀缺的问题。因此，我们基于模型指数移动平均的理念，解决了这一任务的半监督设置问题。但要将这一方案调整为基于 PC 的布局估计的最先进（SOTA）解决方案并非易事。为此，我们定义了一种四元组匹配策略，并根据为布局四元组量身定制的指标定义了几种一致性损失。此外，我们还提出了一种新的在线伪标签采集算法，该算法将四边形和 PC 之间的混合距离度量分布分解为两个部分。该技术无需手动选择阈值，可直观地鼓励四边形与可靠的布局点对齐。令人惊讶的是，这一框架也适用于完全监督设置，在 ScanNet 基准测试中取得了新的 SOTA。最后但并非最不重要的一点是，我们还将半监督设置推向了现实的全监督设置，在新注释的 ARKitScenes 测试集上展示了显著提升的性能。我们的代码、数据和模型都是公开的。
图 1. (a) 输入是三维点云，其颜色仅用于可视化。(b) 我们仅使用 ScanNet 训练集中 20% 的标注数据训练前 SOTA 方法 PQ-Transformer，并将其作为基线。© 我们在整个 ScanNet 训练集上采用我们的方法，只使用 20% 的标注数据，结果布局预测更加准确。
图 2. 方法概述。在每次训练迭代中，我们从有标签数据集和无标签数据集中分别抽取样本，形成一个批次。首先对输入批次进行随机变换，然后将其输入学生模型，生成预测结果。与此同时，输入批次也被送入教师模型，然后经过变换得出预测结果。在采用的两种转换中，FPS 采样使用不同的种子，而旋转、翻转和缩放则完全相同。我们总共施加了三种损失：(1) 转化标签与学生模型预测之间的监督损失。(2) 一致性损失，即最小化学生预测与教师预测之间的差异。(3) 鼓励四边形与可靠布局点对齐的伪标签损失。学生参数根据三种损失之和通过梯度下降法更新，而教师参数则通过学生参数的指数移动平均（EMA）法更新。
图 3. 师生对齐图解。(a) 对于每一个教师预测的四边形，我们都会找到最近的学生预测的四边形。尽管教师的预测是有噪声的，但四边形度得分却能说明预测的准确性。预测的准确性。(b) 这三个图说明了两个四边形之间定义距离的三个组成部分。定义的两个四边形之间的距离。
图4。关于Gamma混合滤波的插图。我们在（b）中计算了所提出的点和四边形之间的混合度量，其中较暖的颜色表示较短的距离。然后，我们将度量的分布分解为两个分量，分别对应于属于四边形和不属于四边形的点。我们使用混合分布模型（如（c）所示）过滤掉冗余点，并以更高的精度重新估计四边形，供学生模型学习。
图 5. ScanNet 的定性结果。比例代表使用中的注释数据比例。
图 6. ARKitScenes 的定性结果。地面真实布局由crowd-sorcing注释。
表I 扫描网的布局估计F1-SCORES
表 II 场景布局估计 F1 分数
表III 数据转换策略的消融
表IV 四均值教师消融
表 V 伽马混合滤波的消融情况
结论
我们的研究迈出了仅使用点云进行全监督布局估计的第一步，这在机器人领域具有很好的应用前景。我们的训练框架结合了四均值教师和伽玛混合滤波，以更好地利用未标记的数据。实验结果证明了我们的方法在半监督、全监督和全监督环境中的有效性。尽管我们的方法有效，但局限性仍然存在。在不完整的场景中，我们的方法的预测是不令人满意的，在这些场景中，不足的点无法形成布局墙。未来，由于PQ Transformer[29]实现带来的准实时速度，我们将考虑可能的纠正措施，包括整合在线推理结果。
