論文の概要: SemanticVoxels: Sequential Fusion for 3D Pedestrian Detection using LiDAR Point Cloud and Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.12276v1
• Date: Fri, 25 Sep 2020 14:52:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-14 23:35:00.797541
• Title: SemanticVoxels: Sequential Fusion for 3D Pedestrian Detection using LiDAR Point Cloud and Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: semanticvoxels:lidar point cloudとセマンティックセグメンテーションを用いた3次元歩行者検出のためのシーケンシャル融合
• Authors: Juncong Fei, Wenbo Chen, Philipp Heidenreich, Sascha Wirges, Christoph Stiller
• Abstract要約: 我々は、異なるレベルで融合を適用できるように、PointPaintingの一般化を提案する。 本研究では,セマンティックボクセルが3次元および鳥の視線歩行者検出ベンチマークにおいて,最先端の性能を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.350338899049983
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D pedestrian detection is a challenging task in automated driving because pedestrians are relatively small, frequently occluded and easily confused with narrow vertical objects. LiDAR and camera are two commonly used sensor modalities for this task, which should provide complementary information. Unexpectedly, LiDAR-only detection methods tend to outperform multisensor fusion methods in public benchmarks. Recently, PointPainting has been presented to eliminate this performance drop by effectively fusing the output of a semantic segmentation network instead of the raw image information. In this paper, we propose a generalization of PointPainting to be able to apply fusion at different levels. After the semantic augmentation of the point cloud, we encode raw point data in pillars to get geometric features and semantic point data in voxels to get semantic features and fuse them in an effective way. Experimental results on the KITTI test set show that SemanticVoxels achieves state-of-the-art performance in both 3D and bird's eye view pedestrian detection benchmarks. In particular, our approach demonstrates its strength in detecting challenging pedestrian cases and outperforms current state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 3d歩行者検出は、歩行者が比較的小さく、しばしば遮蔽され、狭い垂直な物体と混同しやすいため、自動走行において難しい課題である。 LiDARとカメラはこのタスクによく使われる2つのセンサーモードであり、補完的な情報を提供する。 予期せぬことに、lidarのみの検出方法は、公開ベンチマークでマルチセンサー融合法を上回る傾向がある。 近年,画像情報の代わりに意味セグメンテーションネットワークの出力を効果的に活用することにより,この性能低下を解消するためにポイントペイントが提案されている。 本稿では,様々なレベルで核融合を適用できるように,PointPaintingの一般化を提案する。 点雲のセマンティック拡張の後、我々は原点データを柱にエンコードし、幾何学的特徴と意味的点データを取得して意味的特徴を取得し、それらを効果的に融合させる。 KITTIテストセットの実験結果から,セマンティックボクセルは3次元および鳥の視線歩行者検出ベンチマークにおいて,最先端の性能を達成することが示された。 特に,このアプローチは,歩行者の課題を検知する上での強みを示し,現状のアプローチを上回っている。

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