論文の概要: TORNADO-Net: mulTiview tOtal vaRiatioN semAntic segmentation with Diamond inceptiOn module

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.10544v1
• Date: Mon, 24 Aug 2020 16:32:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-25 12:07:57.822267
• Title: TORNADO-Net: mulTiview tOtal vaRiatioN semAntic segmentation with Diamond inceptiOn module
• Title（参考訳）: tornado-net:ダイヤモンドインセプションモジュールを用いた多視点全変動意味セグメンテーション
• Authors: Martin Gerdzhev, Ryan Razani, Ehsan Taghavi, Bingbing Liu
• Abstract要約: TORNADO-Netは、3D 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ニューラルネットワークである。 我々は、エンコーダデコーダResNetアーキテクチャを用いて、多視点(バードアイとレンジ)投影特徴抽出を組み込んだ。 また、LiDARデータは360度視野を包含し、円形のパディングを使用するという事実も活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.112192919085825
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation of point clouds is a key component of scene understanding for robotics and autonomous driving. In this paper, we introduce TORNADO-Net - a neural network for 3D LiDAR point cloud semantic segmentation. We incorporate a multi-view (bird-eye and range) projection feature extraction with an encoder-decoder ResNet architecture with a novel diamond context block. Current projection-based methods do not take into account that neighboring points usually belong to the same class. To better utilize this local neighbourhood information and reduce noisy predictions, we introduce a combination of Total Variation, Lovasz-Softmax, and Weighted Cross-Entropy losses. We also take advantage of the fact that the LiDAR data encompasses 360 degrees field of view and uses circular padding. We demonstrate state-of-the-art results on the SemanticKITTI dataset and also provide thorough quantitative evaluations and ablation results.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドのセグメンテーションは、ロボット工学と自動運転におけるシーン理解の重要な要素である。 本稿では,3次元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ニューラルネットワークTORNADO-Netを紹介する。 我々は,新しいダイヤモンドコンテキストブロックを備えたエンコーダデコーダResNetアーキテクチャを用いて,多視点投影特徴抽出を組み込んだ。 現在の射影に基づく方法は、隣接する点が通常同じクラスに属することを考慮しない。 この局所的近傍情報の利用と騒音予測の低減のために,総変動,lovasz-softmax,重み付きクロスエントロピー損失の組合せを導入する。 また、LiDARデータは360度視野を包含し、円形のパディングを使用するという事実も活用する。 本稿では,SemanticKITTIデータセットの最先端結果と,詳細な定量的評価とアブレーション結果を提供する。

関連論文リスト

• Dynamic Clustering Transformer Network for Point Cloud Segmentation [23.149220817575195]
  動的クラスタリングトランスネットワーク(DCTNet)と呼ばれる新しい3Dポイントクラウド表現ネットワークを提案する。 エンコーダ-デコーダアーキテクチャがあり、ローカルとグローバルの両方の機能学習が可能である。 提案手法は,オブジェクトベースデータセット(ShapeNet),都市ナビゲーションデータセット(Toronto-3D),マルチスペクトルLiDARデータセットを用いて評価した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T01:11:05Z)
• 3DMODT: Attention-Guided Affinities for Joint Detection & Tracking in 3D Point Clouds [95.54285993019843]
  本稿では,3次元点雲における複数物体の同時検出と追跡手法を提案する。 本モデルでは,複数のフレームを用いた時間情報を利用してオブジェクトを検出し,一つのネットワーク上で追跡する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-01T20:59:38Z)
• Improving Lidar-Based Semantic Segmentation of Top-View Grid Maps by Learning Features in Complementary Representations [3.0413873719021995]
  我々は、自律運転の文脈において、スパースで単発のLiDAR測定から意味情報を予測するための新しい方法を提案する。 このアプローチは、トップビューグリッドマップのセマンティックセグメンテーションを改善することを目的としている。 各表現に対して、セマンティック情報を効果的に抽出するために、調整されたディープラーニングアーキテクチャが開発された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-02T14:49:51Z)
• Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR-based Perception [122.53774221136193]
  運転時のLiDARに基づく認識のための最先端の手法は、しばしば点雲を2D空間に投影し、2D畳み込みによって処理する。 自然な対策として、3Dボクセル化と3D畳み込みネットワークを利用する方法がある。 本研究では,3次元幾何学的パターンを探索するために,円筒状分割と非対称な3次元畳み込みネットワークを設計する,屋外LiDARセグメンテーションのための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-12T06:25:11Z)
• LatticeNet: Fast Spatio-Temporal Point Cloud Segmentation Using Permutohedral Lattices [27.048998326468688]
  深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像のセグメンテーションに際し、優れた性能を示している。 本稿では,3次元セマンティックセグメンテーションの新たなアプローチであるLatticeNetを提案する。 本稿では,本手法が最先端性能を実現する複数のデータセット上での3次元セグメント化の結果について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-09T10:17:27Z)
• S3Net: 3D LiDAR Sparse Semantic Segmentation Network [1.330528227599978]
  S3Netは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新しい畳み込みニューラルネットワークである。 sparse intra-channel attention module (sintraam)とsparse inter-channel attention module (sinteram)で構成されるエンコーダ-デコーダバックボーンを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T22:15:24Z)
• Learning Geometry-Disentangled Representation for Complementary Understanding of 3D Object Point Cloud [50.56461318879761]
  3次元画像処理のためのGDANet(Geometry-Disentangled Attention Network)を提案する。 GDANetは、点雲を3Dオブジェクトの輪郭と平らな部分に切り離し、それぞれ鋭い変化成分と穏やかな変化成分で表される。 3Dオブジェクトの分類とセグメンテーションベンチマークの実験は、GDANetがより少ないパラメータで最先端の処理を実現していることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-20T13:35:00Z)
• Refinement of Predicted Missing Parts Enhance Point Cloud Completion [62.997667081978825]
  点雲完了は、部分的な観測から3次元形状の点集合表現を用いて完全な幾何学を予測するタスクである。 従来のアプローチでは、不完全点集合によって供給されるエンコーダ・デコーダモデルにより、点雲全体を直接推定するニューラルネットワークが提案されていた。 本稿では、欠落した幾何を計算し、既知の入力と予測点クラウドを融合することに焦点を当てたエンドツーエンドニューラルネットワークアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-08T22:01:23Z)
• Campus3D: A Photogrammetry Point Cloud Benchmark for Hierarchical Understanding of Outdoor Scene [76.4183572058063]
  複数の屋外シーン理解タスクに対して,リッチな注釈付き3Dポイントクラウドデータセットを提案する。 データセットは階層型ラベルとインスタンスベースのラベルの両方でポイントワイズアノテートされている。 本稿では,3次元点雲分割のための階層的学習問題を定式化し,様々な階層間の整合性を評価することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-11T19:10:32Z)
• Semantic Segmentation With Multi Scale Spatial Attention For Self Driving Cars [2.7317088388886384]
  本稿では,様々なスケールのマルチスケール特徴融合を用いた新しいニューラルネットワークを提案し,その精度と効率的なセマンティックイメージセグメンテーションを提案する。 我々は、ResNetベースの特徴抽出器、ダウンサンプリング部における拡張畳み込み層、アップサンプリング部におけるアトラス畳み込み層を使用し、コンキャット操作を用いてそれらをマージした。 より文脈的な情報をエンコードし、ネットワークの受容領域を強化するため、新しいアテンションモジュールが提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-30T20:19:09Z)
• PV-RCNN: Point-Voxel Feature Set Abstraction for 3D Object Detection [76.30585706811993]
  我々はPointVoxel-RCNN(PV-RCNN)という新しい高性能な3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。 提案手法は3次元ボクセル畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とPointNetベースの集合抽象化の両方を深く統合する。 3DボクセルCNNの効率的な学習と高品質な提案と、PointNetベースのネットワークのフレキシブル・レセプティブ・フィールドを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2019-12-31T06:34:10Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。