論文の概要: Convolutional Bayesian Kernel Inference for 3D Semantic Mapping

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.10663v2
• Date: Wed, 31 May 2023 19:41:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-03 01:31:42.536830
• Title: Convolutional Bayesian Kernel Inference for 3D Semantic Mapping
• Title（参考訳）: 3次元意味マッピングのための畳み込みベイズカーネル推論
• Authors: Joey Wilson, Yuewei Fu, Arthur Zhang, Jingyu Song, Andrew Capodieci, Paramsothy Jayakumar, Kira Barton, and Maani Ghaffari
• Abstract要約: 本稿では,ベイズ的推論を明示的に行うことを学ぶ畳み込みベイズ的カーネル推論層を紹介する。 We learn semantic-geometric probability distributions for LiDAR sensor information and incorporated semantic predictions into a global map。 我々は、KITTIデータセット上での最先端セマンティックマッピングアルゴリズムに対するネットワークの評価を行い、同等のセマンティックラベル推論結果によるレイテンシの向上を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7615233156139762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Robotic perception is currently at a cross-roads between modern methods, which operate in an efficient latent space, and classical methods, which are mathematically founded and provide interpretable, trustworthy results. In this paper, we introduce a Convolutional Bayesian Kernel Inference (ConvBKI) layer which learns to perform explicit Bayesian inference within a depthwise separable convolution layer to maximize efficency while maintaining reliability simultaneously. We apply our layer to the task of real-time 3D semantic mapping, where we learn semantic-geometric probability distributions for LiDAR sensor information and incorporate semantic predictions into a global map. We evaluate our network against state-of-the-art semantic mapping algorithms on the KITTI data set, demonstrating improved latency with comparable semantic label inference results.
• Abstract（参考訳）: ロボットの知覚は現在、効率的な潜在空間で行動する現代の方法と、数学的に確立され、解釈可能で信頼できる結果を提供する古典的な方法の交差点にある。 本稿では,奥行き分離可能な畳み込み層内で明示ベイズ推論を行うことを学習し,信頼性を維持しつつ効率を最大化する畳み込みベイズ核推論(convbki)層を提案する。 そこで,LDARセンサ情報に対する意味幾何学的確率分布を学習し,意味予測をグローバルマップに組み込む。 kittiデータセット上の最先端セマンティックマッピングアルゴリズムに対するネットワーク評価を行い、同等のセマンティックラベル推論結果によるレイテンシ向上を実証した。

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