Fugu-MT 論文翻訳(概要): FRNet: Frustum-Range Networks for Scalable LiDAR Segmentation

論文の概要: FRNet: Frustum-Range Networks for Scalable LiDAR Segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04484v1
Date: Thu, 7 Dec 2023 17:59:53 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-08 14:01:02.056050
Title: FRNet: Frustum-Range Networks for Scalable LiDAR Segmentation
Title（参考訳）: FRNet: スケーラブルLiDARセグメンテーションのためのフラストタルラウンジネットワーク
Authors: Xiang Xu and Lingdong Kong and Hui Shuai and Qingshan Liu
Abstract要約: LiDARのセグメンテーションは自動運転システムにとって不可欠である。最近のレンジビューアプローチはリアルタイム処理に有望である。そこで本稿では,対応するフラストタルLiDAR点を持つ範囲画像画素のコンテキスト情報を復元する簡易かつ強力なFRNetを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.902818582364294
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: LiDAR segmentation is crucial for autonomous driving systems. The recent range-view approaches are promising for real-time processing. However, they suffer inevitably from corrupted contextual information and rely heavily on post-processing techniques for prediction refinement. In this work, we propose a simple yet powerful FRNet that restores the contextual information of the range image pixels with corresponding frustum LiDAR points. Firstly, a frustum feature encoder module is used to extract per-point features within the frustum region, which preserves scene consistency and is crucial for point-level predictions. Next, a frustum-point fusion module is introduced to update per-point features hierarchically, which enables each point to extract more surrounding information via the frustum features. Finally, a head fusion module is used to fuse features at different levels for final semantic prediction. Extensive experiments on four popular LiDAR segmentation benchmarks under various task setups demonstrate our superiority. FRNet achieves competitive performance while maintaining high efficiency. The code is publicly available.
Abstract（参考訳）: LiDARセグメンテーションは自動運転システムにとって不可欠である。最近のレンジビューアプローチはリアルタイム処理に有望である。しかし、それらは必然的に腐敗した文脈情報に悩まされ、予測洗練のための後処理技術に大きく依存する。本研究では,対応するフラスタムlidar点を用いて,範囲画像画素の文脈情報を復元する簡易かつ強力なfrnetを提案する。まず、フラストラム特徴エンコーダモジュールを用いて、シーンの一貫性を保ち、ポイントレベルの予測に不可欠であるフラストラム領域内のポイントごとの特徴を抽出する。次に、フラスタム点融合モジュールを導入し、各ポイントがフラスタム特徴を介してより多くの周辺情報を抽出できるようにする。最後に、ヘッド融合モジュールは最終的な意味予測のために異なるレベルで機能を融合するために使用される。タスク設定の異なる4つのLiDARセグメンテーションベンチマークの大規模な実験は、我々の優位性を示している。 FRNetは高い効率を維持しながら競争性能を達成する。コードは公開されている。

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