論文の概要: 3D-MiniNet: Learning a 2D Representation from Point Clouds for Fast and
Efficient 3D LIDAR Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.10893v5
- Date: Tue, 27 Apr 2021 15:31:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-28 21:57:26.387742
- Title: 3D-MiniNet: Learning a 2D Representation from Point Clouds for Fast and
Efficient 3D LIDAR Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: 3D-MiniNet: 高速かつ効率的な3D LIDARセマンティックセグメンテーションのためのポイントクラウドからの2次元表現学習
- Authors: I\~nigo Alonso, Luis Riazuelo, Luis Montesano, Ana C. Murillo
- Abstract要約: 3D-MiniNetは、3Dと2Dの学習層を組み合わせたLIDARセマンティックセグメンテーションの新しいアプローチである。
まず,3次元データから局所的およびグローバル的情報を抽出する新しいプロジェクションにより,原点から2次元表現を学習する。
これらの2Dセマンティックラベルは、3D空間に再プロジェクションされ、後処理モジュールを通じて拡張される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.581605678437032
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: LIDAR semantic segmentation, which assigns a semantic label to each 3D point
measured by the LIDAR, is becoming an essential task for many robotic
applications such as autonomous driving. Fast and efficient semantic
segmentation methods are needed to match the strong computational and temporal
restrictions of many of these real-world applications.
This work presents 3D-MiniNet, a novel approach for LIDAR semantic
segmentation that combines 3D and 2D learning layers. It first learns a 2D
representation from the raw points through a novel projection which extracts
local and global information from the 3D data. This representation is fed to an
efficient 2D Fully Convolutional Neural Network (FCNN) that produces a 2D
semantic segmentation. These 2D semantic labels are re-projected back to the 3D
space and enhanced through a post-processing module. The main novelty in our
strategy relies on the projection learning module. Our detailed ablation study
shows how each component contributes to the final performance of 3D-MiniNet. We
validate our approach on well known public benchmarks (SemanticKITTI and
KITTI), where 3D-MiniNet gets state-of-the-art results while being faster and
more parameter-efficient than previous methods.
- Abstract（参考訳）: LIDARによって測定された各3Dポイントにセマンティックラベルを割り当てるLIDARセマンティックセグメンテーションは、自律運転のような多くのロボットアプリケーションにとって必須のタスクとなっている。
これらの実世界の多くのアプリケーションの強い計算と時間的制約に適合するために、高速で効率的なセマンティックセグメンテーション法が必要である。
この3D-MiniNetは3Dと2Dの学習層を組み合わせたLIDARセマンティックセマンティックセグメンテーションの新しいアプローチである。
まず,3次元データから局所的およびグローバル的情報を抽出する新しいプロジェクションにより,原点から2次元表現を学習する。
この表現は、2Dセマンティックセグメンテーションを生成する効率的な2D完全畳み込みニューラルネットワーク(FCNN)に供給される。
これらの2Dセマンティックラベルは、3D空間に再プロジェクションされ、後処理モジュールを通じて拡張される。
私たちの戦略の目新しさは、プロジェクション学習モジュールに依存しています。
我々は3D-MiniNetの最終性能に各コンポーネントがどのように貢献するかを詳細に検討した。
我々は,3D-MiniNetが従来の手法よりも高速でパラメータ効率が高い3D-MiniNetの手法を,よく知られたベンチマーク(SemanticKITTIとKITTI)で検証する。
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