論文の概要: Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.05367v3
• Date: Sun, 3 Sep 2023 05:02:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 06:14:17.737674
• Title: Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation
• Title（参考訳）: LiDARセグメンテーションにおける距離ビュー表現の再考
• Authors: Lingdong Kong and Youquan Liu and Runnan Chen and Yuexin Ma and Xinge Zhu and Yikang Li and Yuenan Hou and Yu Qiao and Ziwei Liu
• Abstract要約: 「多対一」マッピング、意味的不整合、形状変形は、射程射影からの効果的な学習に対する障害となる可能性がある。 RangeFormerは、ネットワークアーキテクチャ、データ拡張、後処理を含む新しい設計を含む、フルサイクルのフレームワークである。 比較対象のLiDARセマンティックスとパノプティックスセグメンテーションのベンチマークにおいて,初めてレンジビュー法が点,ボクセル,マルチビューフュージョンを越えられることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.73116059734788
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: LiDAR segmentation is crucial for autonomous driving perception. Recent trends favor point- or voxel-based methods as they often yield better performance than the traditional range view representation. In this work, we unveil several key factors in building powerful range view models. We observe that the "many-to-one" mapping, semantic incoherence, and shape deformation are possible impediments against effective learning from range view projections. We present RangeFormer -- a full-cycle framework comprising novel designs across network architecture, data augmentation, and post-processing -- that better handles the learning and processing of LiDAR point clouds from the range view. We further introduce a Scalable Training from Range view (STR) strategy that trains on arbitrary low-resolution 2D range images, while still maintaining satisfactory 3D segmentation accuracy. We show that, for the first time, a range view method is able to surpass the point, voxel, and multi-view fusion counterparts in the competing LiDAR semantic and panoptic segmentation benchmarks, i.e., SemanticKITTI, nuScenes, and ScribbleKITTI.
• Abstract（参考訳）: LiDARセグメンテーションは自律運転知覚に不可欠である。 近年の傾向は、従来のレンジビュー表現よりもパフォーマンスが良い点やボクセルベースの手法が好まれている。 本研究では,強力な視野モデルを構築する上で重要な要素をいくつか提示する。 我々は,「一対一」マッピング,意味的不整合,形状変形が,射影からの効果的な学習を妨げる可能性があることを観察する。 RangeFormer(リンク) - ネットワークアーキテクチャ、データ拡張、後処理を含む新しい設計を含むフルサイクルのフレームワークで、レンジビューからLiDARポイントクラウドの学習と処理をより良く処理する。 我々はさらに,任意の低解像度の2dレンジイメージをトレーニングしながら,良好な3dセグメンテーション精度を維持しながら,レンジビュー(str)ストラテジーからスケーラブルなトレーニングを導入する。 そこで本研究では,ScribbleKITTI,SemanticKITTI,nuScenes,ScribbleKITTIと競合するLiDARセマンティックおよびパノプティクスセグメンテーションベンチマークにおいて,初めてレンジビュー法が点,ボクセル,マルチビューフュージョンを越えられることを示す。

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