論文の概要: TFNet: Exploiting Temporal Cues for Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07849v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 00:49:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-09-19 10:08:31.017042
• Title: TFNet: Exploiting Temporal Cues for Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: TFNet: 高速かつ正確なLiDARセマンティックセグメンテーションのための時間キューの爆発
• Authors: Rong Li, ShiJie Li, Xieyuanli Chen, Teli Ma, Wang Hao, Juergen Gall, Junwei Liang
• Abstract要約: 範囲画像に基づくLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーション手法であるTFNetを提案する。 従来のスキャンから有用な情報を抽出し,現在のスキャンと統合するために,時間融合層を組み込んだ。 次に、誤り予測を正すために、最大投票に基づく後処理手法を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.992844146140563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR semantic segmentation plays a crucial role in enabling autonomous driving and robots to understand their surroundings accurately and robustly. There are different types of methods, such as point-based, range-image-based, polar-based, and hybrid methods. Among these, range-image-based methods are widely used due to their efficiency. However, they face a significant challenge known as the ``many-to-one'' problem caused by the range image's limited horizontal and vertical angular resolution. As a result, around 20\% of the 3D points can be occluded. In this paper, we present TFNet, a range-image-based LiDAR semantic segmentation method that utilizes temporal information to address this issue. Specifically, we incorporate a temporal fusion layer to extract useful information from previous scans and integrate it with the current scan. We then design a max-voting-based post-processing technique to correct false predictions, particularly those caused by the ``many-to-one'' issue. We evaluated the approach on two benchmarks and demonstrate that the post-processing technique is generic and can be applied to various networks. We will release our code and models.
• Abstract（参考訳）: LiDARセマンティックセグメンテーションは、自律走行とロボットが周囲を正確かつ堅牢に理解できるようにする上で重要な役割を果たす。 ポイントベース、レンジイメージベース、極ベース、ハイブリッドメソッドなど、さまざまなタイプの方法がある。 これらのうち、範囲画像に基づく手法は、その効率性から広く用いられている。 しかし、範囲画像の水平および垂直角分解能の制限によって生じる「many-to-one」問題として知られる重大な課題に直面している。 その結果、3dポイントの約20\%をオクルードすることができる。 本稿では,この問題を解決するために,時間情報を利用した範囲画像に基づくlidarセマンティクスセグメンテーション手法であるtfnetを提案する。 具体的には,過去のスキャンから有用な情報を抽出し,現在のスキャンと統合するために,時間的融合層を組み込む。 次に,誤りの予測,特に `many-to-one'' 問題に起因した予測を正すために,max-votingに基づく後処理手法を設計する。 提案手法を2つのベンチマークで評価し,ポストプロセッシング手法が汎用的であり,様々なネットワークに適用可能であることを示す。 コードとモデルをリリースします。

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