論文の概要: LEST: Large-scale LiDAR Semantic Segmentation with Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.09367v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 13:48:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-19 13:55:04.087003
• Title: LEST: Large-scale LiDAR Semantic Segmentation with Transformer
• Title（参考訳）: lest:transformerを用いた大規模lidarセマンティクスセグメンテーション
• Authors: Chuanyu Luo, Nuo Cheng, Sikun Ma, Han Li, Xiaohan Li, Shengguang Lei, Pu Li
• Abstract要約: LESTは、SFC(Space Filling Curve)グループ化戦略と、disCO(Distance-based Cosine Linear Transformer)という2つの新しいコンポーネントから構成される。 我々のモデルは、他の最先端の手法よりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.514430773932972
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large-scale LiDAR-based point cloud semantic segmentation is a critical task in autonomous driving perception. Almost all of the previous state-of-the-art LiDAR semantic segmentation methods are variants of sparse 3D convolution. Although the Transformer architecture is becoming popular in the field of natural language processing and 2D computer vision, its application to large-scale point cloud semantic segmentation is still limited. In this paper, we propose a LiDAR sEmantic Segmentation architecture with pure Transformer, LEST. LEST comprises two novel components: a Space Filling Curve (SFC) Grouping strategy and a Distance-based Cosine Linear Transformer, DISCO. On the public nuScenes semantic segmentation validation set and SemanticKITTI test set, our model outperforms all the other state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模lidarベースのポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションは、自動運転知覚において重要なタスクである。 これまでのLiDARセマンティックセグメンテーション手法のほとんど全てがスパース3D畳み込みの変種である。 自然言語処理と2次元コンピュータビジョンの分野ではトランスフォーマーアーキテクチャが普及しているが、大規模ポイントクラウドセマンティクスセグメンテーションへの応用はまだ限られている。 本稿では,LDAR sEmantic Segmentation Architecture with pure Transformer, LESTを提案する。 LESTは、SFC(Space Filling Curve)グループ戦略と、 DisCO(Distance-based Cosine Linear Transformer)の2つの新しいコンポーネントで構成されている。 public nuscenes semantic segmentation validation setとsemantickitti test setでは、このモデルは他の最先端メソッドよりも優れています。

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