論文の概要: Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.07074v1
• Date: Fri, 12 Mar 2021 04:13:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-15 13:23:21.980422
• Title: Semantic Segmentation for Real Point Cloud Scenes via Bilateral Augmentation and Adaptive Fusion
• Title（参考訳）: バイラテラル拡張と適応核融合による実点雲シーンのセマンティックセグメンテーション
• Authors: Shi Qiu, Saeed Anwar and Nick Barnes
• Abstract要約: 現実世界の複雑な環境を直感的に捉えることができますが、3Dデータの生の性質のため、機械認識にとって非常に困難です。 我々は、現実に収集された大規模クラウドデータに対して、重要な視覚的タスク、セマンティックセグメンテーションに集中する。 3つのベンチマークで最先端のネットワークと比較することにより,ネットワークの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.05362492645094
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Given the prominence of current 3D sensors, a fine-grained analysis on the basic point cloud data is worthy of further investigation. Particularly, real point cloud scenes can intuitively capture complex surroundings in the real world, but due to 3D data's raw nature, it is very challenging for machine perception. In this work, we concentrate on the essential visual task, semantic segmentation, for large-scale point cloud data collected in reality. On the one hand, to reduce the ambiguity in nearby points, we augment their local context by fully utilizing both geometric and semantic features in a bilateral structure. On the other hand, we comprehensively interpret the distinctness of the points from multiple resolutions and represent the feature map following an adaptive fusion method at point-level for accurate semantic segmentation. Further, we provide specific ablation studies and intuitive visualizations to validate our key modules. By comparing with state-of-the-art networks on three different benchmarks, we demonstrate the effectiveness of our network.
• Abstract（参考訳）: 現在の3Dセンサーの優位性を考えると、基本的なクラウドデータのきめ細かい分析はさらなる調査に値する。 特に、現実のクラウドシーンは実世界の複雑な環境を直感的に捉えることができるが、3Dデータの生の特性のため、マシン認識は非常に困難である。 本研究では,現実に収集された大規模ポイントクラウドデータに対して,視覚的タスクであるセマンティックセグメンテーションに注目する。 一方,近接点の曖昧さを低減すべく,2つの構造における幾何学的特徴と意味的特徴を十分に活用することにより,局所的文脈を増強する。 一方,複数の解像度からの点の識別性を包括的に解釈し,正確な意味セグメンテーションのための点レベルで適応融合法に従って特徴マップを表現する。 さらに,重要なモジュールを検証するために,アブレーション研究と直感的な可視化を提供する。 3つのベンチマークで最先端のネットワークと比較することにより,ネットワークの有効性を実証する。

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