Fugu-MT 論文翻訳(概要): TFNet: Exploiting Temporal Cues for Fast and Accurate LiDAR Semantic Segmentation

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07849v3
Date: Sun, 14 Apr 2024 17:29:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-16 23:47:12.276002
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, 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）: 22.827914249161875
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. A multitude of methods exist within this domain, including point-based, range-image-based, polar-coordinate-based, and hybrid strategies. Among these, range-image-based techniques have gained widespread adoption in practical applications 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 demonstrated that the plug-in post-processing technique is generic and can be applied to various networks.
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。この領域には、ポイントベース、レンジイメージベース、極座標ベース、ハイブリッド戦略など、数多くの方法が存在する。これらのうち、レンジイメージベースの技術は、その効率性から実用的な応用に広く採用されている。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%を占有することができる。本稿では,この問題を解決するために時間情報を利用する範囲画像ベースの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クスであるTFNetを提案する。具体的には、時間融合層を組み込んで、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。次に、特に `many-to-one' 問題によって引き起こされる誤予測を正すために、最大投票に基づく後処理手法を設計する。提案手法を2つのベンチマークで評価し,プラグイン後処理技術が汎用的であり,様々なネットワークに適用可能であることを示した。

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