論文の概要: SHINE-Mapping: Large-Scale 3D Mapping Using Sparse Hierarchical Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.02299v1
• Date: Wed, 5 Oct 2022 14:38:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-06 13:42:07.147214
• Title: SHINE-Mapping: Large-Scale 3D Mapping Using Sparse Hierarchical Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: Shine-Mapping:スパース階層型命令型ニューラル表現を用いた大規模3次元マッピング
• Authors: Xingguang Zhong and Yue Pan and Jens Behley and Cyrill Stachniss
• Abstract要約: 本稿では, 3次元LiDAR計測を用いて, 暗示表現を用いた大規模3次元再構成を実現する際の課題について述べる。 我々はオクツリーに基づく階層構造を通じて暗黙的な特徴を学習し、保存する。 我々の3D再構成は、現在の最先端3Dマッピング法よりも正確で、完全で、メモリ効率が高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.733802382489515
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate mapping of large-scale environments is an essential building block of most outdoor autonomous systems. Challenges of traditional mapping methods include the balance between memory consumption and mapping accuracy. This paper addresses the problems of achieving large-scale 3D reconstructions with implicit representations using 3D LiDAR measurements. We learn and store implicit features through an octree-based hierarchical structure, which is sparse and extensible. The features can be turned into signed distance values through a shallow neural network. We leverage binary cross entropy loss to optimize the local features with the 3D measurements as supervision. Based on our implicit representation, we design an incremental mapping system with regularization to tackle the issue of catastrophic forgetting in continual learning. Our experiments show that our 3D reconstructions are more accurate, complete, and memory-efficient than current state-of-the-art 3D mapping methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模環境の正確なマッピングは、ほとんどの屋外自律システムの重要なビルディングブロックである。 従来のマッピング手法の課題は、メモリ消費とマッピング精度のバランスである。 本稿では, 3次元LiDAR計測を用いて, 暗示表現を用いた大規模3次元再構成を実現する際の課題について述べる。 我々はオクツリーに基づく階層構造を通じて暗黙的な特徴を学習し、保存する。 これらの特徴は、浅いニューラルネットワークを通じて符号付き距離値に変換できる。 我々は,2値のクロスエントロピー損失を利用して局所的な特徴を最適化し,3次元計測を監督する。 暗黙的な表現に基づいて,連続学習における破滅的な忘れ方の問題に取り組むために,正規化による漸進的マッピングシステムを設計する。 実験の結果,現在の3次元マッピング法よりも精度が高く,完全かつメモリ効率が高いことがわかった。

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