Fugu-MT 論文翻訳(概要): TULIP: Transformer for Upsampling of LiDAR Point Clouds

論文の概要: TULIP: Transformer for Upsampling of LiDAR Point Clouds

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06733v4
Date: Fri, 3 May 2024 16:46:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 17:47:17.246891
Title: TULIP: Transformer for Upsampling of LiDAR Point Clouds
Title（参考訳）: TULIP: LiDAR ポイントクラウドのアップサンプリング用トランスフォーマー
Authors: Bin Yang, Patrick Pfreundschuh, Roland Siegwart, Marco Hutter, Peyman Moghadam, Vaishakh Patil,
Abstract要約: LiDAR Upは、ロボットや自動運転車の認識システムにとって難しいタスクだ。近年の研究では、3次元ユークリッド空間からのLiDARデータを2次元画像空間の超解像問題に変換することでこの問題を解決することを提案する。低分解能LiDAR入力から高分解能LiDAR点雲を再構成する新しい方法であるTジオメトリを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 32.77657816997911
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: LiDAR Upsampling is a challenging task for the perception systems of robots and autonomous vehicles, due to the sparse and irregular structure of large-scale scene contexts. Recent works propose to solve this problem by converting LiDAR data from 3D Euclidean space into an image super-resolution problem in 2D image space. Although their methods can generate high-resolution range images with fine-grained details, the resulting 3D point clouds often blur out details and predict invalid points. In this paper, we propose TULIP, a new method to reconstruct high-resolution LiDAR point clouds from low-resolution LiDAR input. We also follow a range image-based approach but specifically modify the patch and window geometries of a Swin-Transformer-based network to better fit the characteristics of range images. We conducted several experiments on three public real-world and simulated datasets. TULIP outperforms state-of-the-art methods in all relevant metrics and generates robust and more realistic point clouds than prior works.
Abstract（参考訳）: LiDAR Upsamplingは、大規模なシーンコンテキストのスパースで不規則な構造のため、ロボットや自動運転車の認識システムにとって困難なタスクである。近年の研究では、3次元ユークリッド空間からのLiDARデータを2次元画像空間の超解像問題に変換することでこの問題を解決することを提案する。これらの手法は細かな詳細で高解像度のレンジ画像を生成することができるが、3Dポイントの雲は詳細を曖昧にし、無効な点を予測する。本稿では,低分解能LiDAR入力から高分解能LiDAR点雲を再構成する新しい方法であるTULIPを提案する。また、レンジ画像に基づくアプローチにも従うが、特にSwin-Transformerベースのネットワークのパッチとウィンドウのジオメトリを変更して、レンジ画像の特性をよりよく適合させる。我々は3つの公開現実世界およびシミュレーションデータセットについていくつかの実験を行った。 TULIPは、すべての関連するメトリクスにおいて最先端の手法より優れており、以前の作業よりも堅牢でより現実的な点雲を生成する。

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