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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04484v2
• Date: Thu, 25 Apr 2024 03:38:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 23:17:45.027926
• 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, Lingdong Kong, Hui Shuai, Qingshan Liu,
• Abstract要約: 我々は,対応するフラストタルLiDAR点を用いた範囲画像画素のコンテキスト情報の復元に有効なFRNetを提案する。 4つの人気のあるLiDARセグメンテーションベンチマークで実施された実験はFRNetの優位性を示している。 FRNetは最先端のアプローチの5倍高速で動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.218880931667265
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: LiDAR segmentation has become a crucial component in advanced autonomous driving systems. Recent range-view LiDAR segmentation approaches show promise for real-time processing. However, they inevitably suffer from corrupted contextual information and rely heavily on post-processing techniques for prediction refinement. In this work, we propose FRNet, a simple yet powerful method aimed at restoring the contextual information of range image pixels using 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, enabling 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 conducted on four popular LiDAR segmentation benchmarks under various task setups demonstrate the superiority of FRNet. Notably, FRNet achieves 73.3% and 82.5% mIoU scores on the testing sets of SemanticKITTI and nuScenes. While achieving competitive performance, FRNet operates 5 times faster than state-of-the-art approaches. Such high efficiency opens up new possibilities for more scalable LiDAR segmentation. The code has been made publicly available at https://github.com/Xiangxu-0103/FRNet.
• Abstract（参考訳）: LiDARセグメンテーションは、先進的な自動運転システムにおいて重要なコンポーネントとなっている。 最近のレンジビューLiDARセグメンテーションアプローチは、リアルタイム処理の可能性を示唆している。 しかし、こ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,対応するフラストタルLiDAR点を用いた範囲画像のコンテキスト情報復元を目的とした簡易かつ強力な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、ポイントごとの特徴を階層的に更新し、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、ヘッドフュージョンモジュールを使用して、最終的なセマンティック予測のために異なるレベルで機能をフューズする。 さまざまなタスク設定の下で4つのLiDARセグメンテーションベンチマークで実施された大規模な実験はFRNetの優位性を示している。 特にFRNetはSemanticKITTIとnuScenesのテストセットで73.3%と82.5%のmIoUスコアを達成した。 FRNetは競争力のある性能を達成する一方で、最先端のアプローチの5倍の速度で動作している。 このような高い効率性は、よりスケーラブルなLiDARセグメンテーションの新たな可能性を開く。 コードはhttps://github.com/Xiangxu-0103/FRNetで公開されている。

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