論文の概要: Semantic Segmentation-assisted Scene Completion for LiDAR Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.11453v1
• Date: Thu, 23 Sep 2021 15:55:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-24 16:16:11.180444
• Title: Semantic Segmentation-assisted Scene Completion for LiDAR Point Clouds
• Title（参考訳）: LiDAR点雲のセマンティックセグメンテーション支援シーン補完
• Authors: Xuemeng Yang, Hao Zou, Xin Kong, Tianxin Huang, Yong Liu, Wanlong Li, Feng Wen, and Hongbo Zhang
• Abstract要約: 本稿では,エンド・ツー・エンドのセマンティックセグメンテーション支援シーン補完ネットワークを提案する。 ネットワークは生の点クラウドを入力として、セグメンテーションブランチから補完ブランチを階層的にマージする。 提案手法は,低レイテンシでセマンティックKITTIデータセット上での競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.489733900529204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Outdoor scene completion is a challenging issue in 3D scene understanding, which plays an important role in intelligent robotics and autonomous driving. Due to the sparsity of LiDAR acquisition, it is far more complex for 3D scene completion and semantic segmentation. Since semantic features can provide constraints and semantic priors for completion tasks, the relationship between them is worth exploring. Therefore, we propose an end-to-end semantic segmentation-assisted scene completion network, including a 2D completion branch and a 3D semantic segmentation branch. Specifically, the network takes a raw point cloud as input, and merges the features from the segmentation branch into the completion branch hierarchically to provide semantic information. By adopting BEV representation and 3D sparse convolution, we can benefit from the lower operand while maintaining effective expression. Besides, the decoder of the segmentation branch is used as an auxiliary, which can be discarded in the inference stage to save computational consumption. Extensive experiments demonstrate that our method achieves competitive performance on SemanticKITTI dataset with low latency. Code and models will be released at https://github.com/jokester-zzz/SSA-SC.
• Abstract（参考訳）: 屋外シーンの完成は、3Dシーン理解において難しい問題であり、インテリジェントなロボット工学と自動運転において重要な役割を果たす。 LiDARの買収の幅が広いため、3Dシーンの完了とセマンティックセグメンテーションははるかに複雑である。 セマンティクス機能は完了タスクに制約やセマンティクス優先を提供するため、それらの関係を探求する価値がある。 そこで本稿では,2次元完了ブランチと3次元意味セグメンテーションブランチを含む,エンド・ツー・エンド意味セグメンテーション支援シーン補完ネットワークを提案する。 具体的には、ネットワークは生のポイントクラウドを入力として、セグメンテーションブランチの機能を階層的に補完ブランチにマージして意味情報を提供する。 BEV表現と3次元スパース畳み込みを併用することにより,効率的な表現を維持しつつ下肢の便益を享受できる。 また、セグメンテーションブランチのデコーダを補助として使用し、計算消費を節約するために推論段階で破棄することができる。 本手法は,低レイテンシでSemanticKITTIデータセット上での競合性能を実現する。 コードとモデルはhttps://github.com/jokester-zzz/ssa-scでリリースされる。

関連論文リスト

• Bootstraping Clustering of Gaussians for View-consistent 3D Scene Understanding [59.51535163599723]
  FreeGSは、教師なしセマンティック組み込み3DGSフレームワークで、2Dラベルを必要とせずに、ビュー一貫性のある3Dシーン理解を実現する。 我々は、FreeGSが複雑なデータ前処理作業の負荷を回避しつつ、最先端のメソッドと互換性があることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-29T08:52:32Z)
• Open-Vocabulary Octree-Graph for 3D Scene Understanding [54.11828083068082]
  Octree-Graphはオープンな3Dシーン理解のための新しいシーン表現である。 セマンティクスを記憶し、その形状に応じてオブジェクトの占有度を調節するアダプティブ・オクツリー構造を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-25T10:14:10Z)
• Bayesian Self-Training for Semi-Supervised 3D Segmentation [59.544558398992386]
  3Dセグメンテーションはコンピュータビジョンの中核的な問題である。 完全に教師されたトレーニングを採用するために、3Dポイントクラウドを密にラベル付けすることは、労働集約的で高価です。 半教師付きトレーニングは、ラベル付きデータの小さなセットのみを付与し、より大きなラベル付きデータセットを伴って、より実用的な代替手段を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-12T14:54:31Z)
• View-Consistent Hierarchical 3D Segmentation Using Ultrametric Feature Fields [52.08335264414515]
  我々は3次元シーンを表すニューラル・レージアンス・フィールド(NeRF)内の新しい特徴場を学習する。 本手法は、ビュー一貫性の多粒性2Dセグメンテーションを入力とし、3D一貫性のセグメンテーションの階層構造を出力として生成する。 提案手法と,多視点画像と多粒性セグメンテーションを用いた合成データセットのベースラインの評価を行い,精度と視点整合性を向上したことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T04:14:58Z)
• PointSSC: A Cooperative Vehicle-Infrastructure Point Cloud Benchmark for Semantic Scene Completion [4.564209472726044]
  Semantic Scene Completionは、複雑な3Dシーンのための空間占有とセマンティックラベルを共同で生成することを目的としている。 PointSSCは、セマンティックシーン補完のための最初の協調的な車両とインフラのポイントクラウドベンチマークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-22T08:39:16Z)
• SemSegDepth: A Combined Model for Semantic Segmentation and Depth Completion [18.19171031755595]
  セマンティックセグメンテーションと深度補完を共同で行うための新しいエンド・ツー・エンドモデルを提案する。 提案手法はモデルへの入力としてRGBとスパース深度に依存し,深度マップとそれに対応するセマンティックセグメンテーション画像を生成する。 Virtual KITTI 2データセットで実施された実験は、セマンティックセグメンテーションとディープコンプリートの両方のタスクをマルチタスクネットワークで組み合わせることで、各タスクのパフォーマンスを効果的に改善できるという、さらなるエビデンスを実証し、提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T11:52:11Z)
• Semantic Scene Completion via Integrating Instances and Scene in-the-Loop [73.11401855935726]
  Semantic Scene Completionは、単一の視野深度またはRGBD画像から正確なボキセルワイズセマンティクスで完全な3Dシーンを再構築することを目指しています。 本稿では、シーンレベルのセマンティクス情報とインスタンスレベルのセマンティクス情報の両方を利用するScene-Instance-Scene Network(textitSISNet)を提案する。 本手法は, セマンティックなカテゴリが容易に混在している近傍のオブジェクトと同様に, きめ細かい形状の細部を推定できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T09:50:30Z)
• S3Net: 3D LiDAR Sparse Semantic Segmentation Network [1.330528227599978]
  S3NetはLiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのための新しい畳み込みニューラルネットワークである。 sparse intra-channel attention module (sintraam)とsparse inter-channel attention module (sinteram)で構成されるエンコーダ-デコーダバックボーンを採用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T22:15:24Z)
• S3CNet: A Sparse Semantic Scene Completion Network for LiDAR Point Clouds [0.16799377888527683]
  S3CNetはスパース畳み込みに基づくニューラルネットワークで、単一で統一されたLiDARポイントクラウドからセマンティックに完了したシーンを予測する。 提案手法は,Semantic KITTI ベンチマークを用いて,3次元課題における全ての課題に対して優れることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-16T20:14:41Z)
• Improving Point Cloud Semantic Segmentation by Learning 3D Object Detection [102.62963605429508]
  ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、自動運転において重要な役割を果たす。 現在の3Dセマンティックセグメンテーションネットワークは、よく表現されたクラスに対して優れた性能を発揮する畳み込みアーキテクチャに焦点を当てている。 Aware 3D Semantic Detection (DASS) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T14:17:40Z)

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。