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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10100v2
• Date: Mon, 25 Sep 2023 12:10:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 04:15:19.535701
• 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: スパース3D畳み込みは、ディープニューラルネットワークを構築するためのデファクトツールとなっている。 本稿では,スパース畳み込みを必要とせず,最先端の手法に到達できる方法を提案する。 このような性能のレベルは、大規模かつ高性能な3D知覚に相応しいツールに依存して達成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.6890991207065
• 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 efficiently. Sparse 3D convolutions have become the de-facto tools to construct deep neural networks for this task: they exploit point cloud sparsity to reduce the memory and computational loads and are at the core of today's best methods. In this paper, we propose an alternative method that reaches the level of state-of-the-art methods without requiring sparse convolutions. We actually show that such level of performance is achievable by relying on tools a priori unfit for large scale and high-performing 3D perception. In particular, we propose a novel 3D backbone, WaffleIron, made almost exclusively of MLPs and dense 2D convolutions and present how to train it to reach high performance on SemanticKITTI and nuScenes. We believe that WaffleIron is a compelling alternative to backbones using sparse 3D convolutions, especially in frameworks and on hardware where those convolutions are not readily available.
• 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は、多数の点を効率的に処理できる技術を必要とする。 スパース3d畳み込み(sparse 3d convolutions)は、このタスクのためにディープニューラルネットワークを構築するためのデファクトツールになっている。 本稿では,スパース畳み込みを必要とせず,最先端の手法に到達する代替手法を提案する。 このようなレベルのパフォーマンスは,大規模かつ高性能な3D知覚に適さないツールに依存して達成可能であることを示す。 特に,MLPと高密度2Dコンボリューションを主成分とする新規な3DバックボーンWaffleIronを提案し,SemanticKITTIとnuScenesで高い性能を達成するためのトレーニング方法を提案する。 waffleironは、スパースな3d畳み込みを使用するバックボーンに対して、特にその畳み込みが容易に利用できないフレームワークやハードウェアにおいて、魅力的な代替手段であると考えています。

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