論文の概要: Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR-based Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.05441v1
• Date: Sun, 12 Sep 2021 06:25:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-09-14 15:39:08.227273
• Title: Cylindrical and Asymmetrical 3D Convolution Networks for LiDAR-based Perception
• Title（参考訳）: LiDARに基づく知覚のための円筒・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, Wei Li, Yuexin Ma, Hongsheng Li, Ruigang Yang, Dahua Lin
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 122.53774221136193
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: State-of-the-art methods for driving-scene LiDAR-based perception (including point cloud semantic segmentation, panoptic segmentation and 3D detection, \etc) often project the point clouds to 2D space and then process them via 2D convolution. Although this cooperation shows the competitiveness in the point cloud, it inevitably alters and abandons the 3D topology and geometric relations. A natural remedy is to utilize the 3D 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 pattern while maintaining these inherent properties. The proposed model acts as a backbone and the learned features from this model can be used for downstream tasks such as point cloud semantic and panoptic segmentation or 3D detection. In this paper, we benchmark our model on these three tasks. For semantic segmentation, we evaluate the proposed model on several large-scale datasets, \ie, SemanticKITTI, nuScenes and A2D2. Our method achieves the state-of-the-art on the leaderboard of SemanticKITTI (both single-scan and multi-scan challenge), and significantly outperforms existing methods on nuScenes and A2D2 dataset. Furthermore, the proposed 3D framework also shows strong performance and good generalization on LiDAR panoptic segmentation and LiDAR 3D detection.
• Abstract（参考訳）: 最先端のLiDARベースの認識(ポイントクラウドセマンティックセグメンテーション、パン光学セグメンテーション、および3D検出を含む)のための最先端の方法は、しばしばポイントクラウドを2D空間に投影し、2D畳み込みによって処理する。 この協力は点雲の競合性を示しているが、必然的に3Dトポロジーと幾何学的関係を変更・放棄する。 3次元ボクセル化と3次元畳み込みネットワークを利用するのが自然な方法である。 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次元幾何学的パターンを探索する, 屋外LiDARセグメンテーションのための新しい枠組みを提案する。 提案モデルはバックボーンとして機能し,このモデルから得られた特徴は,ポイントクラウドセマンティックスやパンプトセグメンテーション,あるいは3D検出などの下流タスクに利用できる。 本稿では,これら3つのタスクについて,モデルの評価を行う。 セマンティックセグメンテーションでは,いくつかの大規模データセット,Shaie,SemanticKITTI,nuScenes,A2D2で提案したモデルを評価する。 提案手法は,SemanticKITTI(シングルスキャンとマルチスキャンの両課題)のリーダボード上での最先端化を実現し,nuScenesとA2D2データセットの既存手法を著しく上回っている。 さらに,提案する3dフレームワークは,lidar panopticセグメンテーションとlidar 3d検出において高い性能と優れた一般化を示す。

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