論文の概要: CENet: Toward Concise and Efficient LiDAR Semantic Segmentation for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.12691v1
• Date: Tue, 26 Jul 2022 07:22:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-27 12:48:08.491425
• Title: CENet: Toward Concise and Efficient LiDAR Semantic Segmentation for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: CENet:自動運転のための簡潔かつ効率的なLiDARセマンティックセグメンテーションを目指して
• Authors: Hui-Xian Cheng, Xian-Feng Han, Guo-Qiang Xiao
• Abstract要約: 我々はtextbfCENet という画像に基づくセマンティックセマンティックセマンティックネットワークを提案する。 当社のパイプラインは,最先端モデルと比較して,mIoUと推論性能がはるかに向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6193503399184275
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate and fast scene understanding is one of the challenging task for autonomous driving, which requires to take full advantage of LiDAR point clouds for semantic segmentation. In this paper, we present a \textbf{concise} and \textbf{efficient} image-based semantic segmentation network, named \textbf{CENet}. In order to improve the descriptive power of learned features and reduce the computational as well as time complexity, our CENet integrates the convolution with larger kernel size instead of MLP, carefully-selected activation functions, and multiple auxiliary segmentation heads with corresponding loss functions into architecture. Quantitative and qualitative experiments conducted on publicly available benchmarks, SemanticKITTI and SemanticPOSS, demonstrate that our pipeline achieves much better mIoU and inference performance compared with state-of-the-art models. The code will be available at https://github.com/huixiancheng/CENet.
• Abstract（参考訳）: 正確で高速なシーン理解は、自動運転において難しい課題の1つであり、セマンティックセグメンテーションにLiDARポイントクラウドを最大限に活用する必要がある。 本稿では,画像に基づく意味セグメンテーションネットワークである \textbf{concise} と \textbf{ efficient} について述べる。 我々のCENetは,学習機能の記述力の向上と時間的複雑さの低減のために,MLPの代わりにカーネルサイズを大きくした畳み込み,慎重に選択されたアクティベーション関数,およびそれに対応するロス関数を持つ複数の補助セグメントヘッドをアーキテクチャに統合する。 公開されているベンチマークであるSemanticKITTIとSemanticPOSSで実施された定量的および定性的な実験は、我々のパイプラインが最先端のモデルと比較してずっと優れたmIoUと推論性能を達成することを示した。 コードはhttps://github.com/huixiancheng/CENetで入手できる。

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