論文の概要: SVQNet: Sparse Voxel-Adjacent Query Network for 4D Spatio-Temporal LiDAR Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.13323v1
• Date: Fri, 25 Aug 2023 11:53:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-28 14:10:20.691023
• Title: SVQNet: Sparse Voxel-Adjacent Query Network for 4D Spatio-Temporal LiDAR Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: SVQNet: Sparse Voxel-Adjacent Query Network for 4D Spatio-Temporal LiDAR Semantic Segmentation
• Authors: Xuechao Chen, Shuangjie Xu, Xiaoyi Zou, Tongyi Cao, Dit-Yan Yeung, Lu Fang
• Abstract要約: 4次元LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのSparse-Adjacent Query Network (SVQNet)を提案する。 歴史的枠組みを高効率に活用するために、歴史的点を現在の点に関して2つのグループにまとめる。 我々のSVQNetは、SemanticKITTIベンチマークとnuScenesデータセットのLiDARセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスにおいて、最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.06109780168387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR-based semantic perception tasks are critical yet challenging for autonomous driving. Due to the motion of objects and static/dynamic occlusion, temporal information plays an essential role in reinforcing perception by enhancing and completing single-frame knowledge. Previous approaches either directly stack historical frames to the current frame or build a 4D spatio-temporal neighborhood using KNN, which duplicates computation and hinders realtime performance. Based on our observation that stacking all the historical points would damage performance due to a large amount of redundant and misleading information, we propose the Sparse Voxel-Adjacent Query Network (SVQNet) for 4D LiDAR semantic segmentation. To take full advantage of the historical frames high-efficiently, we shunt the historical points into two groups with reference to the current points. One is the Voxel-Adjacent Neighborhood carrying local enhancing knowledge. The other is the Historical Context completing the global knowledge. Then we propose new modules to select and extract the instructive features from the two groups. Our SVQNet achieves state-of-the-art performance in LiDAR semantic segmentation of the SemanticKITTI benchmark and the nuScenes dataset.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースのセマンティック認識タスクは、自律運転には不可欠だが難しい。 物体の動きと静的・動的咬合により、時間情報は1つのフレーム知識の強化と完成によって知覚の強化に必須の役割を果たす。 従来のアプローチでは、過去のフレームを現在のフレームに直接スタックするか、KNNを使って4次元の時空間近傍を構築していた。 歴史的点の積み重ねが冗長で誤解を招く情報によって性能を損なうという観測に基づいて、4次元LiDARセマンティックセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのSparse Voxel-Adjacent Query Network (SVQNet)を提案する。 歴史的枠組みを高効率に活用するために、歴史的点を現在の点に関して2つのグループにまとめる。 一つはVoxel-Adjacent Neighborhood(ヴォクセル・アドジャセント地区)で、地元の強化知識を持っている。 もう1つは、世界的知識を完成させる歴史的文脈である。 次に,2つのグループから命令的特徴を抽出・抽出する新しいモジュールを提案する。 私たちのsvqnetはsemantickittiベンチマークとnuscenesデータセットのlidarセマンティクスセグメンテーションにおいて最先端のパフォーマンスを実現しています。

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