論文の概要: LidarMultiNet: Towards a Unified Multi-Task Network for LiDAR Perception
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.09385v2
- Date: Tue, 21 Mar 2023 20:30:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-24 03:12:14.481006
- Title: LidarMultiNet: Towards a Unified Multi-Task Network for LiDAR Perception
- Title（参考訳）: LidarMultiNet:LiDAR知覚のための統一マルチタスクネットワークを目指して
- Authors: Dongqiangzi Ye, Zixiang Zhou, Weijia Chen, Yufei Xie, Yu Wang, Panqu
Wang and Hassan Foroosh
- Abstract要約: LidarMultiNetは、LiDARベースのマルチタスクネットワークで、3Dオブジェクトの検出、セマンティックセグメンテーション、およびパノプティックセグメンテーションを統合する。
LidarMultiNetの中核には、Global Context Pooling (GCP)モジュールを備えた強力な3Dボクセルベースのエンコーダデコーダアーキテクチャがある。
LidarMultiNetはOpenデータセットとnuScenesデータセットの両方で広くテストされている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.785527155108966
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: LiDAR-based 3D object detection, semantic segmentation, and panoptic
segmentation are usually implemented in specialized networks with distinctive
architectures that are difficult to adapt to each other. This paper presents
LidarMultiNet, a LiDAR-based multi-task network that unifies these three major
LiDAR perception tasks. Among its many benefits, a multi-task network can
reduce the overall cost by sharing weights and computation among multiple
tasks. However, it typically underperforms compared to independently combined
single-task models. The proposed LidarMultiNet aims to bridge the performance
gap between the multi-task network and multiple single-task networks. At the
core of LidarMultiNet is a strong 3D voxel-based encoder-decoder architecture
with a Global Context Pooling (GCP) module extracting global contextual
features from a LiDAR frame. Task-specific heads are added on top of the
network to perform the three LiDAR perception tasks. More tasks can be
implemented simply by adding new task-specific heads while introducing little
additional cost. A second stage is also proposed to refine the first-stage
segmentation and generate accurate panoptic segmentation results. LidarMultiNet
is extensively tested on both Waymo Open Dataset and nuScenes dataset,
demonstrating for the first time that major LiDAR perception tasks can be
unified in a single strong network that is trained end-to-end and achieves
state-of-the-art performance. Notably, LidarMultiNet reaches the official 1st
place in the Waymo Open Dataset 3D semantic segmentation challenge 2022 with
the highest mIoU and the best accuracy for most of the 22 classes on the test
set, using only LiDAR points as input. It also sets the new state-of-the-art
for a single model on the Waymo 3D object detection benchmark and three
nuScenes benchmarks.
- Abstract（参考訳）: LiDARベースの3Dオブジェクト検出、セマンティックセグメンテーション、およびパノプティックセグメンテーションは通常、互いに適応しづらい独特のアーキテクチャを持つ特殊なネットワークで実装される。
本稿では,LiDARをベースとしたマルチタスクネットワークであるLidarMultiNetについて述べる。
その多くの利点のうち、マルチタスクネットワークは、重みと計算を複数のタスク間で共有することで、全体のコストを削減できる。
しかし、通常は独立に結合されたシングルタスクモデルと比較して性能が劣る。
提案されたlidarmultinetは、マルチタスクネットワークと複数のシングルタスクネットワークのパフォーマンスギャップを埋めることを目的としている。
LidarMultiNetの中核には、強力な3Dボクセルベースのエンコーダデコーダアーキテクチャがあり、LiDARフレームからグローバルなコンテキスト特徴を抽出するグローバルコンテキストプーリング(GCP)モジュールがある。
3つのLiDAR知覚タスクを実行するために、ネットワーク上にタスク固有のヘッドが追加される。
新しいタスク固有のヘッドを追加するだけで、さらに多くのタスクを実装できる。
第2段階も提案され、第1段階のセグメンテーションを洗練し、正確なパノプティクスセグメンテーション結果を生成する。
LidarMultiNetはWaymo Open DatasetとnuScenesのデータセットで広くテストされており、主要なLiDAR認識タスクがエンドツーエンドにトレーニングされ、最先端のパフォーマンスを達成する単一の強力なネットワークに統合可能であることを初めて実証している。
特に、LidarMultiNetは、Waymo Open Dataset 3Dセマンティックセマンティックセグメンテーションチャレンジ2022において、最も高いmIoUとテストセット上の22クラスのほとんどにおいて、入力としてLiDARポイントのみを使用して、最高の精度で1位に達した。
また、waymo 3d object detection benchmarkと3つのnuscenesベンチマークに、単一のモデルのための新しい最新技術を設定する。
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