論文の概要: Online Segmentation of LiDAR Sequences: Dataset and Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.08194v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 14:08:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-18 00:52:12.276797
• Title: Online Segmentation of LiDAR Sequences: Dataset and Algorithm
• Title（参考訳）: LiDARシーケンスのオンラインセグメンテーション:データセットとアルゴリズム
• Authors: Romain Loiseau and Mathieu Aubry and Lo\"ic Landrieu
• Abstract要約: ルーフマウントの回転するLiDARセンサーは、自動運転車で広く使われている。 HelixNetは、詳細なラベル、タイムスタンプ、センサー回転情報を備えた100億ドルのポイントデータセットです。 第2に,LiDAR点列の回転に特化して設計された,コンパクトかつ効率的な変圧器時間構造Helix4Dを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.451136463885867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Roof-mounted spinning LiDAR sensors are widely used by autonomous vehicles, driving the need for real-time processing of 3D point sequences. However, most LiDAR semantic segmentation datasets and algorithms split these acquisitions into $360^\circ$ frames, leading to acquisition latency that is incompatible with realistic real-time applications and evaluations. We address this issue with two key contributions. First, we introduce HelixNet, a $10$ billion point dataset with fine-grained labels, timestamps, and sensor rotation information that allows an accurate assessment of real-time readiness of segmentation algorithms. Second, we propose Helix4D, a compact and efficient spatio-temporal transformer architecture specifically designed for rotating LiDAR point sequences. Helix4D operates on acquisition slices that correspond to a fraction of a full rotation of the sensor, significantly reducing the total latency. We present an extensive benchmark of the performance and real-time readiness of several state-of-the-art models on HelixNet and SemanticKITTI. Helix4D reaches accuracy on par with the best segmentation algorithms with a reduction of more than $5\times$ in terms of latency and $50\times$ in model size. Code and data are available at: https://romainloiseau.fr/helixnet
• Abstract（参考訳）: 回転するLiDARセンサーは自動運転車で広く使われており、3Dポイントシーケンスをリアルタイムに処理する必要がある。 しかし、ほとんどのLiDARセマンティックセグメンテーションデータセットとアルゴリズムは、これらの取得を360^\circ$フレームに分割し、現実的なリアルタイムアプリケーションや評価と互換性のない取得遅延をもたらす。 我々はこの問題を2つの重要な貢献で解決する。 まず,細粒度ラベル,タイムスタンプ,センサ回転情報を備えた10億ドルのポイントデータセットであるhelixnetを導入し,セグメンテーションアルゴリズムのリアルタイム即応性を正確に評価する。 次に,LiDAR点列の回転に特化して設計された,コンパクトかつ効率的な時空間トランスアーキテクチャHelix4Dを提案する。 Helix4Dは、センサーの完全な回転の分数に相当する取得スライスで動作し、全体の遅延を著しく低減する。 本稿では,HelixNet と SemanticKITTI 上での最先端モデルの性能とリアルタイム性に関する広範なベンチマークを示す。 Helix4Dの精度は最高のセグメンテーションアルゴリズムと同等で、レイテンシの面では5\times$以上、モデルサイズでは50\times$以上である。 コードとデータは、https://romainloiseau.fr/helixnetで入手できる。

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