論文の概要: Re-Evaluating LiDAR Scene Flow for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.02150v2
• Date: Wed, 20 Dec 2023 16:15:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 22:08:58.136450
• Title: Re-Evaluating LiDAR Scene Flow for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動運転のためのLiDARシーンフローの再評価
• Authors: Nathaniel Chodosh, Deva Ramanan, Simon Lucey
• Abstract要約: 自己教師型LiDARシーンフローの一般的なベンチマークは、動的動き、非現実的な対応、非現実的なサンプリングパターンの非現実的な速度を持つ。 実世界のデータセットのスイート上で,トップメソッドのスイートを評価する。 学習に重点を置いているにもかかわらず、ほとんどのパフォーマンス向上は前処理と後処理のステップによって引き起こされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.37947791534985
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Popular benchmarks for self-supervised LiDAR scene flow (stereoKITTI, and FlyingThings3D) have unrealistic rates of dynamic motion, unrealistic correspondences, and unrealistic sampling patterns. As a result, progress on these benchmarks is misleading and may cause researchers to focus on the wrong problems. We evaluate a suite of top methods on a suite of real-world datasets (Argoverse 2.0, Waymo, and NuScenes) and report several conclusions. First, we find that performance on stereoKITTI is negatively correlated with performance on real-world data. Second, we find that one of this task's key components -- removing the dominant ego-motion -- is better solved by classic ICP than any tested method. Finally, we show that despite the emphasis placed on learning, most performance gains are caused by pre- and post-processing steps: piecewise-rigid refinement and ground removal. We demonstrate this through a baseline method that combines these processing steps with a learning-free test-time flow optimization. This baseline outperforms every evaluated method.
• Abstract（参考訳）: 自己監督型LiDARシーンフロー(stereoKITTI、FlyingThings3D)の一般的なベンチマークは、動的動き、非現実的な対応、非現実的なサンプリングパターンの非現実的な速度を持つ。 結果として、これらのベンチマークの進歩は誤解を招き、研究者が間違った問題に集中する可能性がある。 実世界のデータセット(Argoverse 2.0、Waymo、NuScenes)でトップメソッドのスイートを評価し、いくつかの結論を報告する。 まず,ステレオKITTIの性能は実世界のデータと負の相関関係にあることがわかった。 第二に、このタスクの重要なコンポーネントの1つ、支配的なエゴモーションを取り除くことは、テスト方法よりも古典的なICPによって解決される。 最後に,学習に重点が置かれているにもかかわらず,ほとんどの性能向上は前処理と後処理のステップによって引き起こされることを示す。 本研究では,これらの処理ステップを学習不要なテスト時間フロー最適化と組み合わせたベースライン手法によりこれを実証する。 この基準線は評価されたすべての方法より優れている。

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