論文の概要: LISNeRF Mapping: LiDAR-based Implicit Mapping via Semantic Neural Fields
for Large-Scale 3D Scenes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02313v1
- Date: Sat, 4 Nov 2023 03:55:38 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-07 18:22:05.744965
- Title: LISNeRF Mapping: LiDAR-based Implicit Mapping via Semantic Neural Fields
for Large-Scale 3D Scenes
- Title（参考訳）: LISNeRFマッピング:大規模3次元シーンのための意味的ニューラルネットワークによるLiDARに基づくインシシットマッピング
- Authors: Jianyuan Zhang and Zhiliu Yang
- Abstract要約: 大規模セマンティックマッピングは、屋外の自律エージェントが計画やナビゲーションといった高度なタスクを遂行するために不可欠である。
本稿では,LiDAR測定のみでの暗黙的表現による大規模3次元意味再構築手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.14504054468850663
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large-scale semantic mapping is crucial for outdoor autonomous agents to
fulfill high-level tasks such as planning and navigation. This paper proposes a
novel method for large-scale 3D semantic reconstruction through implicit
representations from LiDAR measurements alone. We firstly leverages an
octree-based and hierarchical structure to store implicit features, then these
implicit features are decoded to semantic information and signed distance value
through shallow Multilayer Perceptrons (MLPs). We adopt off-the-shelf
algorithms to predict the semantic labels and instance IDs of point cloud. Then
we jointly optimize the implicit features and MLPs parameters with
self-supervision paradigm for point cloud geometry and pseudo-supervision
pradigm for semantic and panoptic labels. Subsequently, Marching Cubes
algorithm is exploited to subdivide and visualize the scenes in the inferring
stage. For scenarios with memory constraints, a map stitching strategy is also
developed to merge sub-maps into a complete map. As far as we know, our method
is the first work to reconstruct semantic implicit scenes from LiDAR-only
input. Experiments on three real-world datasets, SemanticKITTI, SemanticPOSS
and nuScenes, demonstrate the effectiveness and efficiency of our framework
compared to current state-of-the-art 3D mapping methods.
- Abstract（参考訳）: 大規模セマンティックマッピングは、屋外の自律エージェントが計画やナビゲーションといった高度なタスクを遂行するために不可欠である。
本稿では,LiDAR測定のみでの暗黙的表現による大規模3次元意味再構築手法を提案する。
まず,暗黙的特徴を格納するために,オクツリーをベースとした階層構造を利用し,その暗黙的特徴を,浅層パーセプトロン(MLP)を介して意味情報と符号付き距離値にデコードする。
市販のアルゴリズムを用いて,ポイントクラウドの意味ラベルとインスタンスidを予測する。
次に,暗黙的特徴とMDPパラメータを,点雲幾何学の自己超越パラダイムと意味的および汎光学的ラベルの擬似超越パラダイムとで最適化する。
その後、マーチングキューブアルゴリズムを用いて推論段階のシーンを分割して視覚化する。
メモリ制約のあるシナリオでは、サブマップを完全なマップにマージするmap stitchingストラテジーも開発されている。
我々が知る限り、この手法はLiDARのみの入力から意味的な暗黙のシーンを再構築する最初の試みである。
実世界の3つのデータセット、SemanticKITTI, SemanticPOSS, nuScenesの実験は、現在の最先端3Dマッピング手法と比較して、我々のフレームワークの有効性と効率を実証している。
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