論文の概要: TransUPR: A Transformer-based Uncertain Point Refiner for LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.08594v1
• Date: Thu, 16 Feb 2023 21:38:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-20 16:34:46.806142
• Title: TransUPR: A Transformer-based Uncertain Point Refiner for LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: transupr:lidar point cloudセマンティクスセグメンテーションのためのトランスフォーマーベースの不確定点リファインダ
• Authors: Zifan Yu, Meida Chen, Zhikang Zhang, Suya You and Fengbo Ren
• Abstract要約: プラグアンドプレイ変換器を用いた不確実点精製器(TransUPR)を提案する。 局所的特徴集約、不確実点ローカライゼーション、自己注意に基づくトランスフォーマー設計を通じて、トランスUPRは既存の範囲画像ベースのLiDAR PCSSアプローチに統合される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.281656283411547
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this work, we target the problem of uncertain points refinement for image-based LiDAR point cloud semantic segmentation (LiDAR PCSS). This problem mainly results from the boundary-blurring problem of convolution neural networks (CNNs) and quantitation loss of spherical projection, which are often hard to avoid for common image-based LiDAR PCSS approaches. We propose a plug-and-play transformer-based uncertain point refiner (TransUPR) to address the problem. Through local feature aggregation, uncertain point localization, and self-attention-based transformer design, TransUPR, integrated into an existing range image-based LiDAR PCSS approach (e.g., CENet), achieves the state-of-the-art performance (68.2% mIoU) on Semantic-KITTI benchmark, which provides a performance improvement of 0.6% on the mIoU.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,画像に基づくLiDARポイントクラウドセマンティックセマンティックセグメンテーション (LiDAR PCSS) における不確定点修正の問題をターゲットにした。 この問題は、畳み込みニューラルネットワーク(cnns)の境界フラリング問題と球面投影の量子化損失が主な原因で、一般的な画像ベースのlidar pcssアプローチでは避け難いことが多い。 プラグアンドプレイ変換器を用いた不確実点精製器(TransUPR)を提案する。 局所的特徴集約、不確実点ローカライゼーション、自己注意型トランスフォーマー設計を通じて、トランスUPRは既存の範囲イメージベースのLiDAR PCSSアプローチ(例えばCENet)に統合され、セマンティックKITTIベンチマークの最先端性能(68.2% mIoU)を達成し、mIoUのパフォーマンスは0.6%向上した。

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