論文の概要: Map-aided annotation for pole base detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.01868v1
• Date: Mon, 4 Mar 2024 09:23:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-06 19:29:49.396483
• Title: Map-aided annotation for pole base detection
• Title（参考訳）: ポールベース検出のためのマップ支援アノテーション
• Authors: Benjamin Missaoui (Heudiasyc), Maxime Noizet (Heudiasyc), Philippe Xu (Heudiasyc)
• Abstract要約: 本稿では2次元HDマップを用いて,画像中の極状特徴を自動的にアノテートする。 高さ情報がない場合、地図の特徴は地上のポールベースとして表現される。 ポールベースを検出するためにオブジェクト検出器をどのように訓練するかを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: For autonomous navigation, high definition maps are a widely used source of information. Pole-like features encoded in HD maps such as traffic signs, traffic lights or street lights can be used as landmarks for localization. For this purpose, they first need to be detected by the vehicle using its embedded sensors. While geometric models can be used to process 3D point clouds retrieved by lidar sensors, modern image-based approaches rely on deep neural network and therefore heavily depend on annotated training data. In this paper, a 2D HD map is used to automatically annotate pole-like features in images. In the absence of height information, the map features are represented as pole bases at the ground level. We show how an additional lidar sensor can be used to filter out occluded features and refine the ground projection. We also demonstrate how an object detector can be trained to detect a pole base. To evaluate our methodology, it is first validated with data manually annotated from semantic segmentation and then compared to our own automatically generated annotated data recorded in the city of Compi{\`e}gne, France. Erratum: In the original version [1], an error occurred in the accuracy evaluation of the different models studied and the evaluation method applied on the detection results was not clearly defined. In this revision, we offer a rectification to this segment, presenting updated results, especially in terms of Mean Absolute Errors (MAE).
• Abstract（参考訳）: 自律ナビゲーションでは、高定義マップは広く使われている情報ソースである。 道路標識、信号機、街灯などのHDマップにエンコードされたポールのような機能は、ローカライゼーションのランドマークとして使用できる。 この目的のためには、最初にその組み込みセンサーを使用して車両によって検出される必要がある。 幾何学モデルはライダーセンサーが取得した3Dポイントクラウドの処理に使用することができるが、現代の画像ベースのアプローチはディープニューラルネットワークに依存しているため、注釈付きトレーニングデータに大きく依存している。 本稿では2次元HDマップを用いて,画像中の極状特徴を自動的にアノテートする。 高さ情報がない場合、地図の特徴は地上のポールベースとして表現される。 新たにlidarセンサーを応用して、遮蔽された特徴をフィルタリングし、地盤の投射を洗練する方法を示す。 また,物体検出器をポールベースを検出するように訓練する方法を実証する。 提案手法を評価するために,まず,意味セグメンテーションから手作業でアノテートしたデータを用いて検証し,その後,フランスのcompi{\`e}gne市で自動生成したアノテートデータと比較した。 Erratum: 原版[1]では, 異なるモデルの精度評価において誤差が発生し, 検出結果に適用した評価方法が明確には定義されなかった。 本改訂では,特にMAE(Mean Absolute Errors)の観点から,このセグメントを補正し,更新結果を提示する。

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