論文の概要: COLA: COarse-LAbel multi-source LiDAR semantic segmentation for autonomous driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03017v2
• Date: Sun, 26 Jan 2025 21:18:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:51:04.687710
• Title: COLA: COarse-LAbel multi-source LiDAR semantic segmentation for autonomous driving
• Title（参考訳）: COLA:Coarse-LabelマルチソースLiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションによる自動運転
• Authors: Jules Sanchez, Jean-Emmanuel Deschaud, François Goulette,
• Abstract要約: LIDARセマンティックセグメンテーショントレーニングと推論の異なる方法は、いくつかのサブフィールドに分けられる。 本研究では,これらすべてのサブフィールドにおいて,マルチソース・トレーニングの新たなアプローチにより結果を改善することを目的としている。 マルチソーストレーニングにおける共通の障害を克服するため、粗いラベルを導入し、新たに作成されたマルチソースデータセットCOLAを呼び出します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.35996217853436
• License:
• Abstract: LiDAR semantic segmentation for autonomous driving has been a growing field of interest in recent years. Datasets and methods have appeared and expanded very quickly, but methods have not been updated to exploit this new data availability and rely on the same classical datasets. Different ways of performing LIDAR semantic segmentation training and inference can be divided into several subfields, which include the following: domain generalization, source-to-source segmentation, and pre-training. In this work, we aim to improve results in all of these subfields with the novel approach of multi-source training. Multi-source training relies on the availability of various datasets at training time. To overcome the common obstacles in multi-source training, we introduce the coarse labels and call the newly created multi-source dataset COLA. We propose three applications of this new dataset that display systematic improvement over single-source strategies: COLA-DG for domain generalization (+10%), COLA-S2S for source-to-source segmentation (+5.3%), and COLA-PT for pre-training (+12%). We demonstrate that multi-source approaches bring systematic improvement over single-source approaches.
• Abstract（参考訳）: 近年,自動運転のための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が注目されている。 データセットとメソッドは非常に急速に拡張されているが、この新しいデータ可用性を活用するためのメソッドは更新されておらず、同じ古典的なデータセットに依存している。 LIDARセマンティックセグメンテーショントレーニングと推論の実行方法は、ドメインの一般化、ソースからソースへのセグメンテーション、事前トレーニングなど、いくつかのサブフィールドに分けられる。 本研究では,これらすべてのサブフィールドにおいて,マルチソース・トレーニングの新たなアプローチにより結果を改善することを目的としている。 マルチソーストレーニングは、トレーニング時にさまざまなデータセットの可用性に依存する。 マルチソーストレーニングにおける共通の障害を克服するため、粗いラベルを導入し、新たに作成されたマルチソースデータセットCOLAを呼び出します。 ドメイン一般化のためのCOLA-DG(+10%)、ソース・ソース・セグメンテーションのためのCOLA-S2S(+5.3%)、事前学習のためのCOLA-PT(+12%)の3つの手法を提案する。 マルチソースアプローチが単一ソースアプローチよりも体系的な改善をもたらすことを実証する。

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