論文の概要: PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.14032v2
• Date: Sun, 26 Apr 2020 08:44:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-18 01:14:32.783022
• Title: PolarNet: An Improved Grid Representation for Online LiDAR Point Clouds Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: PolarNet: オンラインLiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのためのグリッド表現の改善
• Authors: Yang Zhang, Zixiang Zhou, Philip David, Xiangyu Yue, Zerong Xi, Boqing Gong, Hassan Foroosh
• Abstract要約: そこで本研究では,LiDARに固有の最寄りのセグメンテーションアルゴリズムであるPolarNetを提案する。 実都市LiDAR単走査の3つの分割データセットにおいて,符号化方式がmIoUを大幅に増加させることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.56643626441674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The need for fine-grained perception in autonomous driving systems has resulted in recently increased research on online semantic segmentation of single-scan LiDAR. Despite the emerging datasets and technological advancements, it remains challenging due to three reasons: (1) the need for near-real-time latency with limited hardware; (2) uneven or even long-tailed distribution of LiDAR points across space; and (3) an increasing number of extremely fine-grained semantic classes. In an attempt to jointly tackle all the aforementioned challenges, we propose a new LiDAR-specific, nearest-neighbor-free segmentation algorithm - PolarNet. Instead of using common spherical or bird's-eye-view projection, our polar bird's-eye-view representation balances the points across grid cells in a polar coordinate system, indirectly aligning a segmentation network's attention with the long-tailed distribution of the points along the radial axis. We find that our encoding scheme greatly increases the mIoU in three drastically different segmentation datasets of real urban LiDAR single scans while retaining near real-time throughput.
• Abstract（参考訳）: 自動運転システムにおける細かな認識の必要性は、最近、シングルスキャンlidarのオンラインセマンティクスセグメンテーションに関する研究を増加させている。 新たなデータセットや技術進歩にもかかわらず、(1)限られたハードウェアでのほぼリアルタイムのレイテンシの必要性、(2)空間をまたがるLiDARポイントの不均一あるいは長い尾の分布、(3)非常にきめ細かなセマンティッククラスの増加という3つの理由により、依然として困難である。 上記すべての課題に共同で取り組むために、我々は、新しいLiDAR固有の、最寄りのセグメンテーションアルゴリズムであるPolarNetを提案する。 我々の極性鳥眼ビュー表現は、共通の球面または鳥眼ビュー投影を使用する代わりに、極性座標系における格子セル間の点のバランスを保ち、分割ネットワークの注意を半径軸に沿った点の長い尾の分布と間接的に一致させる。 我々の符号化方式は, リアルタイムスループットを維持しつつ, 実都市LiDAR単走査の3つの大々的に異なるセグメンテーションデータセットにおいて, mIoUを大幅に増大させることがわかった。

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