論文の概要: Using a Waffle Iron for Automotive Point Cloud Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10100v1
• Date: Tue, 24 Jan 2023 16:10:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-25 13:06:20.340430
• Title: Using a Waffle Iron for Automotive Point Cloud Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: ワッフル鉄を用いた自動車点雲セマンティックセグメンテーション
• Authors: Gilles Puy, Alexandre Boulch, Renaud Marlet
• Abstract要約: 特別なツールを使わずに、優れたパフォーマンスのポイントベースのバックボーンを構築できることが示されています。 このバックボーンであるWaffleIronは、ジェネリクスと高密度な2D畳み込みに大きく依存しており、実装が容易で、調整が容易なパラメータがわずかに含まれている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.86743909483312
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Semantic segmentation of point clouds in autonomous driving datasets requires techniques that can process large numbers of points over large field of views. Today, most deep networks designed for this task exploit 3D sparse convolutions to reduce memory and computational loads. The best methods then further exploit specificities of rotating lidar sampling patterns to further improve the performance, e.g., cylindrical voxels, or range images (for feature fusion from multiple point cloud representations). In contrast, we show that one can build a well-performing point-based backbone free of these specialized tools. This backbone, WaffleIron, relies heavily on generic MLPs and dense 2D convolutions, making it easy to implement, and contains just a few parameters easy to tune. Despite its simplicity, our experiments on SemanticKITTI and nuScenes show that WaffleIron competes with the best methods designed specifically for these autonomous driving datasets. Hence, WaffleIron is a strong, easy-to-implement, baseline for semantic segmentation of sparse outdoor point clouds.
• Abstract（参考訳）: 自律運転データセットにおける点雲のセマンティックセグメンテーションには、広い視野で多数の点を処理できる技術が必要である。 今日、このタスクのために設計されたほとんどのディープネットワークは、メモリと計算負荷を減らすために3dスパース畳み込みを利用する。 最良の方法は、回転lidarサンプリングパターンの特異性を更に活用し、例えば円筒ボクセルや範囲画像(多点雲表現からの特徴融合)の性能をさらに向上させる。 対照的に、これらの特殊なツールなしで、うまく機能するポイントベースのバックボーンを構築できることを示します。 このバックボーンであるWaffleIronは、ジェネリックMPPと高密度な2D畳み込みに大きく依存しており、実装が容易で、調整が容易なパラメータがいくつか含まれている。 その単純さにもかかわらず、SemanticKITTIとnuScenesの実験は、WaffleIronがこれらの自律運転データセット用に設計された最良の方法と競合していることを示している。 したがって、WaffleIronは、疎い屋外点雲のセマンティックセグメンテーションのための、強力で実装が容易なベースラインである。

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