論文の概要: MuSCLE: Multi Sweep Compression of LiDAR using Deep Entropy Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07590v2
- Date: Fri, 8 Jan 2021 21:58:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-25 07:49:52.399775
- Title: MuSCLE: Multi Sweep Compression of LiDAR using Deep Entropy Models
- Title（参考訳）: MuSCLE:深部エントロピーモデルを用いたLiDARのマルチスイープ圧縮
- Authors: Sourav Biswas, Jerry Liu, Kelvin Wong, Shenlong Wang, Raquel Urtasun
- Abstract要約: 本稿では,LiDARセンサデータのストレージストリームを削減するための新しい圧縮アルゴリズムを提案する。
本手法は,従来のLiDAR圧縮法よりも接合形状と強度を著しく低減する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.93424358827528
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a novel compression algorithm for reducing the storage of LiDAR
sensor data streams. Our model exploits spatio-temporal relationships across
multiple LiDAR sweeps to reduce the bitrate of both geometry and intensity
values. Towards this goal, we propose a novel conditional entropy model that
models the probabilities of the octree symbols by considering both coarse level
geometry and previous sweeps' geometric and intensity information. We then use
the learned probability to encode the full data stream into a compact one. Our
experiments demonstrate that our method significantly reduces the joint
geometry and intensity bitrate over prior state-of-the-art LiDAR compression
methods, with a reduction of 7-17% and 15-35% on the UrbanCity and
SemanticKITTI datasets respectively.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,lidarセンサデータストリームのストレージを削減する新しい圧縮アルゴリズムを提案する。
我々のモデルは、複数のLiDARスイープ間の時空間関係を利用して、幾何値と強度値の両方のビットレートを削減する。
この目的に向けて,粗面幾何学と先行するスイープの幾何学的・強度的情報の両方を考慮して,オツリー記号の確率をモデル化する新しい条件付きエントロピーモデルを提案する。
次に、学習した確率を使って、完全なデータストリームをコンパクトなものにエンコードします。
実験により, 従来のLiDAR圧縮法よりも接合形状と強度のビットレートを有意に低減し, 都市域とセマンティックKITTIデータセットの7-17%, 15-35%を削減できた。
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