論文の概要: MaskRange: A Mask-classification Model for Range-view based LiDAR Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.12073v1
• Date: Fri, 24 Jun 2022 04:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-27 13:59:49.036576
• Title: MaskRange: A Mask-classification Model for Range-view based LiDAR Segmentation
• Title（参考訳）: MaskRange: レンジビューに基づくLiDARセグメンテーションのためのマスク分類モデル
• Authors: Yi Gu, Yuming Huang, Chengzhong Xu, Hui Kong
• Abstract要約: 本研究では,範囲ビューに基づくLiDARセマンティクスとパノプティックセグメンテーションのためのマスク分類モデルMaskRangeを提案する。 我々のMaskRangeは、セマンティックセグメンテーションにおける6.10ドルmIoUの最先端性能と、高い効率でパノプティクスセグメンテーションにおける53.10ドルPQの有望な結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.04740351544143
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Range-view based LiDAR segmentation methods are attractive for practical applications due to their direct inheritance from efficient 2D CNN architectures. In literature, most range-view based methods follow the per-pixel classification paradigm. Recently, in the image segmentation domain, another paradigm formulates segmentation as a mask-classification problem and has achieved remarkable performance. This raises an interesting question: can the mask-classification paradigm benefit the range-view based LiDAR segmentation and achieve better performance than the counterpart per-pixel paradigm? To answer this question, we propose a unified mask-classification model, MaskRange, for the range-view based LiDAR semantic and panoptic segmentation. Along with the new paradigm, we also propose a novel data augmentation method to deal with overfitting, context-reliance, and class-imbalance problems. Extensive experiments are conducted on the SemanticKITTI benchmark. Among all published range-view based methods, our MaskRange achieves state-of-the-art performance with $66.10$ mIoU on semantic segmentation and promising results with $53.10$ PQ on panoptic segmentation with high efficiency. Our code will be released.
• Abstract（参考訳）: レンジビューに基づくLiDARセグメンテーション手法は、効率的な2D CNNアーキテクチャから直接継承されるため、実用的な応用には魅力的である。 文献では、ほとんどの範囲ビューに基づく手法はピクセル単位の分類パラダイムに従う。 近年,イメージセグメンテーション領域において,マスク分類問題としてセグメンテーションを定式化した別のパラダイムが注目されている。 マスク分類パラダイムは、レンジビューベースのLiDARセグメンテーションの恩恵を受け、ピクセル単位のパラダイムよりも優れたパフォーマンスを実現することができるのか? そこで本稿では,レンジビューに基づくlidarセマンティクスとpanopticセグメンテーションのためのマスク分類モデルであるmaskrangeを提案する。 また,新しいパラダイムとともに,オーバーフィッティングやコンテキスト依存,クラス不均衡といった問題に対処する新しいデータ拡張手法を提案する。 semantickittiベンチマークで広範な実験が行われた。 得られた範囲ビューベースの手法のうち、我々のMaskRangeは、セマンティックセグメンテーションにおける6.10$ mIoUの最先端性能と、高い効率でパノプティクスセグメンテーションにおける53.10$ PQの有望な結果を達成する。 私たちのコードはリリースされます。

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