論文の概要: Small, Versatile and Mighty: A Range-View Perception Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.00325v1
• Date: Fri, 1 Mar 2024 07:02:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-05 17:54:09.629113
• Title: Small, Versatile and Mighty: A Range-View Perception Framework
• Title（参考訳）: small, versatile and mighty: レンジビュー知覚フレームワーク
• Authors: Qiang Meng, Xiao Wang, JiaBao Wang, Liujiang Yan, Ke Wang
• Abstract要約: 本稿では,LiDARデータの3次元検出のための新しいマルチタスクフレームワークを提案する。 我々のフレームワークは,LiDARポイントクラウドのためのセグメンテーションとパノプティクスセグメンテーションタスクを統合している。 レンジビューに基づく手法の中で,本モデルでは,Openデータセット上での新たな最先端検出性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.85089181673372
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Despite its compactness and information integrity, the range view representation of LiDAR data rarely occurs as the first choice for 3D perception tasks. In this work, we further push the envelop of the range-view representation with a novel multi-task framework, achieving unprecedented 3D detection performances. Our proposed Small, Versatile, and Mighty (SVM) network utilizes a pure convolutional architecture to fully unleash the efficiency and multi-tasking potentials of the range view representation. To boost detection performances, we first propose a range-view specific Perspective Centric Label Assignment (PCLA) strategy, and a novel View Adaptive Regression (VAR) module to further refine hard-to-predict box properties. In addition, our framework seamlessly integrates semantic segmentation and panoptic segmentation tasks for the LiDAR point cloud, without extra modules. Among range-view-based methods, our model achieves new state-of-the-art detection performances on the Waymo Open Dataset. Especially, over 10 mAP improvement over convolutional counterparts can be obtained on the vehicle class. Our presented results for other tasks further reveal the multi-task capabilities of the proposed small but mighty framework.
• Abstract（参考訳）: コンパクトさと情報の整合性にもかかわらず、LiDARデータのレンジビュー表現が3D知覚タスクの最初の選択として発生することは滅多にない。 本研究では,新しいマルチタスクフレームワークによるレンジビュー表現の展開をさらに進め,前例のない3次元検出性能を実現する。 提案するsvm(small, versatile, and mighty)ネットワークは,純粋に畳み込み型アーキテクチャを用いて,範囲ビュー表現の効率性とマルチタスクポテンシャルを完全に解き放つ。 検出性能を向上させるために,まず,pcla(range-view specific perspective centric label assignment)戦略と,予測の難しいボックス特性をさらに洗練するための新しいview adaptive regression(var)モジュールを提案する。 さらに,我々のフレームワークは,余分なモジュールを使わずに,LiDARポイントクラウドのセグメンテーションとパノプティックセグメンテーションタスクをシームレスに統合する。 範囲ビューに基づく手法では,waymo open dataset上で新たな最先端検出性能を実現する。 特に、車両のクラスでは、畳み込み式よりも10mAP以上の改善が得られる。 また,提案する小規模だが強力なフレームワークのマルチタスク機能についても検討した。

関連論文リスト

• PVAFN: Point-Voxel Attention Fusion Network with Multi-Pooling Enhancing for 3D Object Detection [59.355022416218624]
  点とボクセルの表現の統合は、LiDARベースの3Dオブジェクト検出においてより一般的になりつつある。 PVAFN(Point-Voxel Attention Fusion Network)と呼ばれる新しい2段3次元物体検出器を提案する。 PVAFNはマルチプール戦略を使用して、マルチスケールとリージョン固有の情報を効果的に統合する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-26T19:43:01Z)
• A Point-Based Approach to Efficient LiDAR Multi-Task Perception [49.91741677556553]
  PAttFormerは、ポイントクラウドにおける共同セマンティックセグメンテーションとオブジェクト検出のための効率的なマルチタスクアーキテクチャである。 他のLiDARベースのマルチタスクアーキテクチャとは異なり、提案したPAttFormerはタスク固有のポイントクラウド表現のために別の機能エンコーダを必要としない。 マルチタスク学習では,mIouでは+1.7%,mAPでは3Dオブジェクト検出では+1.7%,LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションは+1.7%向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-19T11:24:34Z)
• LiDAR-BEVMTN: Real-Time LiDAR Bird's-Eye View Multi-Task Perception Network for Autonomous Driving [12.713417063678335]
  本稿では,LiDARに基づくオブジェクト検出,意味論,動作セグメンテーションのためのリアルタイムマルチタスク畳み込みニューラルネットワークを提案する。 オブジェクト検出を選択的に改善するためのセマンティック・ウェイト・アンド・ガイダンス(SWAG)モジュールを提案する。 我々は,2つのタスク,セマンティックとモーションセグメンテーション,および3Dオブジェクト検出のための最先端性能に近い2つのタスクに対して,最先端の結果を得る。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-17T21:22:17Z)
• RefSAM: Efficiently Adapting Segmenting Anything Model for Referring Video Object Segmentation [53.4319652364256]
  本稿では,ビデオオブジェクトのセグメンテーションを参照するためのSAMの可能性を探るRefSAMモデルを提案する。 提案手法は,Cross-RValModalを用いることで,モダリティ学習を向上させるためにオリジナルのSAMモデルに適応する。 我々は、言語と視覚の特徴を効果的に調整し、融合させるために、パラメータ効率のチューニング戦略を採用している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-03T13:21:58Z)
• Rethinking Range View Representation for LiDAR Segmentation [66.73116059734788]
  「多対一」マッピング、意味的不整合、形状変形は、射程射影からの効果的な学習に対する障害となる可能性がある。 RangeFormerは、ネットワークアーキテクチャ、データ拡張、後処理を含む新しい設計を含む、フルサイクルのフレームワークである。 比較対象のLiDARセマンティックスとパノプティックスセグメンテーションのベンチマークにおいて,初めてレンジビュー法が点,ボクセル,マルチビューフュージョンを越えられることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-09T16:13:27Z)
• AOP-Net: All-in-One Perception Network for Joint LiDAR-based 3D Object Detection and Panoptic Segmentation [9.513467995188634]
  AOP-NetはLiDARベースのマルチタスクフレームワークで、3Dオブジェクトの検出とパノプティクスのセグメンテーションを組み合わせたものである。 AOP-Netは、nuScenesベンチマークにおける3Dオブジェクト検出とパノプティクスセグメンテーションの両タスクについて、最先端のパフォーマンスを達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T05:31:53Z)
• A Simple Baseline for Multi-Camera 3D Object Detection [94.63944826540491]
  周囲のカメラで3Dオブジェクトを検出することは、自動運転にとって有望な方向だ。 マルチカメラオブジェクト検出のための簡易ベースラインであるSimMODを提案する。 我々は, nuScenes の3次元オブジェクト検出ベンチマークにおいて, SimMOD の有効性を示す広範囲な実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T03:38:01Z)
• Multi-View Adaptive Fusion Network for 3D Object Detection [14.506796247331584]
  LiDAR-カメラ融合に基づく3Dオブジェクト検出は、自動運転の新たな研究テーマになりつつある。 本稿では,LiDARの鳥眼ビュー,LiDARレンジビュー,カメラビューイメージを3Dオブジェクト検出の入力として利用する,単一ステージ多視点融合フレームワークを提案する。 これら2つのコンポーネントを統合するために,MVAF-Netというエンドツーエンドの学習ネットワークを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-02T00:06:01Z)
• Improving Point Cloud Semantic Segmentation by Learning 3D Object Detection [102.62963605429508]
  ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、自動運転において重要な役割を果たす。 現在の3Dセマンティックセグメンテーションネットワークは、よく表現されたクラスに対して優れた性能を発揮する畳み込みアーキテクチャに焦点を当てている。 Aware 3D Semantic Detection (DASS) フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-22T14:17:40Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。