論文の概要: LatticeNet: Fast Spatio-Temporal Point Cloud Segmentation Using Permutohedral Lattices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.03917v1
• Date: Mon, 9 Aug 2021 10:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-10 15:44:03.177369
• Title: LatticeNet: Fast Spatio-Temporal Point Cloud Segmentation Using Permutohedral Lattices
• Title（参考訳）: LatticeNet:Permutohedral Latticesを用いた高速時空間クラウドセグメンテーション
• Authors: Radu Alexandru Rosu, Peer Sch\"utt, Jan Quenzel and Sven Behnke
• Abstract要約: 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像のセグメンテーションに際し、優れた性能を示している。 本稿では,3次元セマンティックセグメンテーションの新たなアプローチであるLatticeNetを提案する。 本稿では,本手法が最先端性能を実現する複数のデータセット上での3次元セグメント化の結果について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.048998326468688
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Deep convolutional neural networks (CNNs) have shown outstanding performance in the task of semantically segmenting images. Applying the same methods on 3D data still poses challenges due to the heavy memory requirements and the lack of structured data. Here, we propose LatticeNet, a novel approach for 3D semantic segmentation, which takes raw point clouds as input. A PointNet describes the local geometry which we embed into a sparse permutohedral lattice. The lattice allows for fast convolutions while keeping a low memory footprint. Further, we introduce DeformSlice, a novel learned data-dependent interpolation for projecting lattice features back onto the point cloud. We present results of 3D segmentation on multiple datasets where our method achieves state-of-the-art performance. We also extend and evaluate our network for instance and dynamic object segmentation.
• Abstract（参考訳）: 深層畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、画像のセグメンテーションに際し優れた性能を示している。 3dデータに同じ方法を適用することは、重いメモリ要件と構造化データの欠如のため、依然として課題となる。 本稿では,生の点群を入力とする3次元意味セグメンテーションのための新しい手法 latticenet を提案する。 点ネットは、スパースパームトヘドラル格子に埋め込まれた局所幾何学を記述する。 この格子はメモリフットプリントを低く保ちながら高速な畳み込みを可能にする。 さらに、格子機能をポイントクラウドに投影するための新しい学習データ依存補間であるDeformSliceを紹介します。 提案手法が最先端性能を実現する複数のデータセット上での3次元セグメント化の結果について述べる。 また、例えば、ネットワークと動的オブジェクトのセグメンテーションを拡張して評価します。

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