論文の概要: Lite-HDSeg: LiDAR Semantic Segmentation Using Lite Harmonic Dense Convolutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.08852v1
• Date: Tue, 16 Mar 2021 04:54:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-17 20:39:34.261301
• Title: Lite-HDSeg: LiDAR Semantic Segmentation Using Lite Harmonic Dense Convolutions
• Title（参考訳）: Lite-HDSeg: Lite Harmonic Dense Convolutionsを用いたLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーション
• Authors: Ryan Razani, Ran Cheng, Ehsan Taghavi, and Liu Bingbing
• Abstract要約: 完全3ドルのLiDAR点雲のセマンティックセグメンテーションのための,新しいリアルタイム畳み込みニューラルネットワークLite-HDSegを提案する。 提案手法は,リアルタイムに動作可能な意味セグメンテーション手法よりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.099922236065961
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Autonomous driving vehicles and robotic systems rely on accurate perception of their surroundings. Scene understanding is one of the crucial components of perception modules. Among all available sensors, LiDARs are one of the essential sensing modalities of autonomous driving systems due to their active sensing nature with high resolution of sensor readings. Accurate and fast semantic segmentation methods are needed to fully utilize LiDAR sensors for scene understanding. In this paper, we present Lite-HDSeg, a novel real-time convolutional neural network for semantic segmentation of full $3$D LiDAR point clouds. Lite-HDSeg can achieve the best accuracy vs. computational complexity trade-off in SemanticKitti benchmark and is designed on the basis of a new encoder-decoder architecture with light-weight harmonic dense convolutions as its core. Moreover, we introduce ICM, an improved global contextual module to capture multi-scale contextual features, and MCSPN, a multi-class Spatial Propagation Network to further refine the semantic boundaries. Our experimental results show that the proposed method outperforms state-of-the-art semantic segmentation approaches which can run real-time, thus is suitable for robotic and autonomous driving applications.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車とロボットシステムは、周囲を正確に認識する。 シーン理解は知覚モジュールの重要な構成要素の1つである。 すべてのセンサのうち、LiDARは、センサー読み取りの高解像度でアクティブなセンシング特性を持つため、自律運転システムにとって重要なセンシングモダリティの1つである。 シーン理解にLiDARセンサをフル活用するには,高精度かつ高速なセマンティックセグメンテーション手法が必要である。 本稿では,3ドルのLiDAR点雲のセマンティックセグメンテーションのための,新しいリアルタイム畳み込みニューラルネットワークLite-HDSegを提案する。 Lite-HDSegはSemanticKittiベンチマークで最高の精度と計算複雑性のトレードオフを達成でき、軽量な高調波密度畳み込みをコアとする新しいエンコーダデコーダアーキテクチャに基づいて設計されている。 さらに、マルチスケールなコンテキスト特徴をキャプチャする改良されたグローバルコンテキストモジュールであるIMMと、セマンティック境界をさらに洗練するためのマルチクラス空間伝搬ネットワークであるMCSPNを紹介する。 実験の結果,提案手法は,ロボットや自律走行に最適なリアルタイム動作が可能な,最先端のセマンティクスセグメンテーション手法よりも優れていることがわかった。

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