論文の概要: Spherical Frustum Sparse Convolution Network for LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17491v1
• Date: Wed, 29 Nov 2023 09:55:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 21:53:49.783532
• Title: Spherical Frustum Sparse Convolution Network for LiDAR Point Cloud Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: LiDAR点雲セマンティックセマンティックセグメンテーションのための球状フラストムスパース畳み込みネットワーク
• Authors: Yu Zheng, Guangming Wang, Jiuming Liu, Marc Pollefeys and Hesheng Wang
• Abstract要約: LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションにより、ロボットは周囲の環境のきめ細かいセマンティック情報を得ることができる。 多くの研究が2Dイメージ上にポイントクラウドを投影し、LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションに2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を採用する。 本稿では,情報損失の定量化を回避するために,新しい球状フラストラム構造を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.7935185781964
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR point cloud semantic segmentation enables the robots to obtain fine-grained semantic information of the surrounding environment. Recently, many works project the point cloud onto the 2D image and adopt the 2D Convolutional Neural Networks (CNNs) or vision transformer for LiDAR point cloud semantic segmentation. However, since more than one point can be projected onto the same 2D position but only one point can be preserved, the previous 2D image-based segmentation methods suffer from inevitable quantized information loss. To avoid quantized information loss, in this paper, we propose a novel spherical frustum structure. The points projected onto the same 2D position are preserved in the spherical frustums. Moreover, we propose a memory-efficient hash-based representation of spherical frustums. Through the hash-based representation, we propose the Spherical Frustum sparse Convolution (SFC) and Frustum Fast Point Sampling (F2PS) to convolve and sample the points stored in spherical frustums respectively. Finally, we present the Spherical Frustum sparse Convolution Network (SFCNet) to adopt 2D CNNs for LiDAR point cloud semantic segmentation without quantized information loss. Extensive experiments on the SemanticKITTI and nuScenes datasets demonstrate that our SFCNet outperforms the 2D image-based semantic segmentation methods based on conventional spherical projection. The source code will be released later.
• Abstract（参考訳）: LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションにより、ロボットは周囲環境のきめ細かいセマンティック情報を得ることができる。 最近、多くの研究が2Dイメージにポイントクラウドを投影し、LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションのための2D畳み込みニューラルネットワーク(CNN)またはビジョントランスフォーマーを採用する。 しかし、1つ以上の点を同じ2D位置に投影できるため、1つの点しか保存できないため、以前の2D画像ベースセグメンテーション法は避けられない定量化情報損失に悩まされる。 本稿では,情報損失の定量化を避けるため,新しい球状フラスタム構造を提案する。 同じ2次元位置に投影された点が球状フラスタムに保存される。 さらに,メモリ効率のよいハッシュベースの球状フラストラム表現を提案する。 ハッシュベースの表現を通して,球状フラスタムスパース・コンボリューション(SFC)とフラスタムファストポイントサンプリング(F2PS)を提案し,それぞれ球状フラスタムに格納された点をコンボリュートしてサンプリングする。 最後に,LDARポイントクラウドセマンティックセマンティックセグメンテーションに2次元CNNを採用するために,SFCNet(Spherical Frustum sparse Convolution Network)を提案する。 SemanticKITTIとnuScenesデータセットの大規模な実験により、SFCNetは従来の球面投影に基づく2次元画像に基づくセマンティックセマンティックセグメンテーション法よりも優れていることが示された。 ソースコードは後でリリースされる。

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