論文の概要: LiON: Learning Point-wise Abstaining Penalty for LiDAR Outlier DetectioN Using Diverse Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.10230v3
• Date: Thu, 19 Dec 2024 03:31:05 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:27:39.939529
• Title: LiON: Learning Point-wise Abstaining Penalty for LiDAR Outlier DetectioN Using Diverse Synthetic Data
• Title（参考訳）: Lion: 逆合成データを用いたLiDAR外乱検出のためのポイントワイド不備なペナルティの学習
• Authors: Shaocong Xu, Pengfei Li, Qianpu Sun, Xinyu Liu, Yang Li, Shihui Guo, Zhen Wang, Bo Jiang, Rui Wang, Kehua Sheng, Bo Zhang, Li Jiang, Hao Zhao, Yilun Chen,
• Abstract要約: LiDARに基づくセマンティックシーン理解は、現代の自律運転認識スタックにおいて重要なモジュールである。 LiDARポイントクラウドのアウトリーチポイントを特定することは、意味的に豊富な情報が不足しているため、難しい。 我々の解決策は、不適切なカテゴリの選択を控えるという基本的な考え方に基づいているが、マージンベースの損失を伴うポイントワイドなペナルティを学習する。 我々は,異なる種類の(合成された)アウトレイアに対して,ポイントワイドなペナルティ以外の異なる禁罰を学習することが,パフォーマンスをさらに向上させることを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.14867940784032
• License:
• Abstract: LiDAR-based semantic scene understanding is an important module in the modern autonomous driving perception stack. However, identifying outlier points in a LiDAR point cloud is challenging as LiDAR point clouds lack semantically-rich information. While former SOTA methods adopt heuristic architectures, we revisit this problem from the perspective of Selective Classification, which introduces a selective function into the standard closed-set classification setup. Our solution is built upon the basic idea of abstaining from choosing any inlier categories but learns a point-wise abstaining penalty with a margin-based loss. Apart from learning paradigms, synthesizing outliers to approximate unlimited real outliers is also critical, so we propose a strong synthesis pipeline that generates outliers originated from various factors: object categories, sampling patterns and sizes. We demonstrate that learning different abstaining penalties, apart from point-wise penalty, for different types of (synthesized) outliers can further improve the performance. We benchmark our method on SemanticKITTI and nuScenes and achieve SOTA results. Codes are available at https://github.com/Daniellli/LiON/.
• Abstract（参考訳）: LiDARに基づくセマンティックシーン理解は、現代の自律運転認識スタックにおいて重要なモジュールである。 しかし、LiDARポイントクラウドにおける外れ点の特定は、意味的に豊富な情報がないため、難しい。 従来のSOTA手法ではヒューリスティックなアーキテクチャが採用されていたが、Selective Classificationの観点からこの問題を再考し、標準閉集合分類設定に選択的関数を導入する。 我々の解決策は、不適切なカテゴリの選択を控えるという基本的な考え方に基づいているが、マージンベースの損失を伴うポイントワイドなペナルティを学習する。 学習パラダイムは別として,任意の実外れ値に近似する外れ値の合成も重要であり,オブジェクトカテゴリやサンプリングパターン,サイズなど,さまざまな要因から外れ値を生成する強力な合成パイプラインを提案する。 我々は,異なる種類の(合成された)アウトレイアに対して,ポイントワイドなペナルティ以外の異なる禁罰を学習することが,パフォーマンスをさらに向上させることを示した。 本手法をSemanticKITTIとnuScenesでベンチマークし,SOTAの結果を得た。 コードはhttps://github.com/Daniellli/LiON/.comで入手できる。

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