論文の概要: Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10033v1
• Date: Thu, 19 Nov 2020 18:53:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-23 21:17:06.714286
• Title: Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR Segmentation
• Title（参考訳）: LiDARセグメンテーションのための円筒・非対称3次元畳み込みネットワーク
• Authors: Xinge Zhu, Hui Zhou, Tai Wang, Fangzhou Hong, Yuexin Ma, Wei Li, Hongsheng Li, Dahua Lin
• Abstract要約: 大規模運転シーンのLiDARセグメンテーションのための最先端の手法は、しばしば点雲を2次元空間に投影し、2D畳み込みによって処理する。 そこで我々は,3次元幾何学的パタンを探索するために,円筒分割と非対称な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。 提案手法はセマンティックKITTIのリーダーボードにおいて第1位を獲得し,既存のnuScenesの手法を約4%のマージンで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.02742110604161
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State-of-the-art methods for large-scale driving-scene LiDAR segmentation often project the point clouds to 2D space and then process them via 2D convolution. Although this corporation shows the competitiveness in the point cloud, it inevitably alters and abandons the 3D topology and geometric relations. A natural remedy is to utilize the3D voxelization and 3D convolution network. However, we found that in the outdoor point cloud, the improvement obtained in this way is quite limited. An important reason is the property of the outdoor point cloud, namely sparsity and varying density. Motivated by this investigation, we propose a new framework for the outdoor LiDAR segmentation, where cylindrical partition and asymmetrical 3D convolution networks are designed to explore the 3D geometric pat-tern while maintaining these inherent properties. Moreover, a point-wise refinement module is introduced to alleviate the interference of lossy voxel-based label encoding. We evaluate the proposed model on two large-scale datasets, i.e., SemanticKITTI and nuScenes. Our method achieves the 1st place in the leaderboard of SemanticKITTI and outperforms existing methods on nuScenes with a noticeable margin, about 4%. Furthermore, the proposed 3D framework also generalizes well to LiDAR panoptic segmentation and LiDAR 3D detection.
• Abstract（参考訳）: 大規模運転シーンのLiDARセグメンテーションのための最先端の手法は、しばしば点雲を2次元空間に投影し、2D畳み込みによって処理する。 この会社は点雲の競争力を示しているが、必然的に3Dトポロジーと幾何学的関係を変更・放棄する。 自然な治療法は、3Dボクセル化と3D畳み込みネットワークを利用することである。 しかし、屋外の点雲では、このような方法で得られる改善は極めて限られていることがわかった。 重要な理由は、屋外の点雲の性質、すなわち空間密度と密度の変化である。 そこで本研究では, 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し, これらの特性を維持しながら3次元幾何学的パタンを探索する, 屋外LiDARセグメンテーションの新しい枠組みを提案する。 さらに、ボクセルに基づくラベルエンコーディングの干渉を軽減するために、ポイントワイズリファインメントモジュールを導入する。 提案モデルを2つの大規模データセット,すなわちsemantickittiとnuscene上で評価する。 提案手法はセマンティックKITTIのリーダーボードにおける第1位を達成し,既存のnuScenesの手法を約4%のマージンで上回っている。 さらに、提案した3Dフレームワークは、LiDARのパノプティクスセグメンテーションやLiDARの3D検出にも適している。

関連論文リスト

• DeepMIF: Deep Monotonic Implicit Fields for Large-Scale LiDAR 3D Mapping [46.80755234561584]
  最近の学習ベース手法は,3次元シーンの表面を近似するために,ニューラル暗黙表現と最適化可能な特徴グリッドを統合している。 この作業では、LiDARデータを正確にフィッティングすることから離れ、代わりにネットワークが3D空間で定義された非メトリックモノトニック暗黙フィールドを最適化する。 提案アルゴリズムは,Mai City, Newer College, KITTIベンチマークで得られた複数の量的および知覚的測定値と視覚的結果を用いて,高品質な高密度3Dマッピング性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-26T09:58:06Z)
• NDC-Scene: Boost Monocular 3D Semantic Scene Completion in Normalized Device Coordinates Space [77.6067460464962]
  SSC(Monocular 3D Semantic Scene Completion)は、単一の画像から複雑なセマンティックスや幾何学的形状を予測し、3D入力を必要としないため、近年大きな注目を集めている。 我々は,3次元空間に投影された2次元特徴の特徴的曖昧さ,3次元畳み込みのPose Ambiguity,深さの異なる3次元畳み込みにおける不均衡など,現在の最先端手法におけるいくつかの重要な問題を明らかにする。 シーン補完ネットワーク(NDC-Scene)を考案し,2を直接拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T02:09:52Z)
• CAGroup3D: Class-Aware Grouping for 3D Object Detection on Point Clouds [55.44204039410225]
  本稿では,CAGroup3Dという新しい2段階完全スパース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,まず,オブジェクト表面のボクセル上でのクラス認識型局所群戦略を活用することによって,高品質な3D提案を生成する。 不正なボクセルワイドセグメンテーションにより欠落したボクセルの特徴を回復するために,完全にスパースな畳み込み型RoIプールモジュールを構築した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-09T13:38:48Z)
• 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)
• Anchor-free 3D Single Stage Detector with Mask-Guided Attention for Point Cloud [79.39041453836793]
  我々は、点雲をアンカーフリーで検出する新しい1段3次元検出器を開発した。 ボクセルをベースとしたスパース3D特徴量からスパース2D特徴量マップに変換することでこれを克服する。 検出信頼度スコアとバウンディングボックス回帰の精度との相関性を改善するために,IoUに基づく検出信頼度再校正手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-08T13:42:13Z)
• Exploring Deep 3D Spatial Encodings for Large-Scale 3D Scene Understanding [19.134536179555102]
  生の3次元点雲の空間的特徴を非方向性グラフモデルに符号化することで,CNNに基づくアプローチの限界を克服する代替手法を提案する。 提案手法は、訓練時間とモデル安定性を改善して、最先端の精度で達成し、さらなる研究の可能性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-29T12:56:19Z)
• Multi Projection Fusion for Real-time Semantic Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds [2.924868086534434]
  本稿では,ポイントクラウドの複数のプロジェクションを利用する3次元ポイントクラウドセマンティックセマンティックセマンティクスの新しいアプローチを提案する。 我々のMulti-Projection Fusionフレームワークは、2つの異なる高効率2次元完全畳み込みモデルを用いて球面および鳥眼の視射影を解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-03T19:40:43Z)
• Cylinder3D: An Effective 3D Framework for Driving-scene LiDAR Semantic Segmentation [87.54570024320354]
  大規模運転シーンの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ための最先端の手法は、しばしば2D空間の点雲を投影して処理する。 3D-to-2Dプロジェクションの問題に取り組むための簡単な解決策は、3D表現を保ち、3D空間の点を処理することである。 我々は3次元シリンダー分割と3次元シリンダー畳み込みに基づくフレームワークをCylinder3Dとして開発し,3次元トポロジの関係と運転シーンの点雲の構造を利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-04T13:56:19Z)

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。