論文の概要: D-Aug: Enhancing Data Augmentation for Dynamic LiDAR Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.11127v1
• Date: Wed, 17 Apr 2024 07:17:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-18 14:55:00.612383
• Title: D-Aug: Enhancing Data Augmentation for Dynamic LiDAR Scenes
• Title（参考訳）: D-Aug: 動的LiDARシーンのためのデータ拡張
• Authors: Jiaxing Zhao, Peng Zheng, Rui Ma,
• Abstract要約: 動的シーンの拡大に適したLiDARデータ拡張手法であるD-Augを提案する。 動的シーンにシームレスに挿入するために,動的衝突検出と回転アライメントを含む参照誘導手法を提案する。 我々は, nuScenesデータセットを用いて, 様々な3次元検出・追跡手法を用いて本手法の有効性を検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.9123758223550045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Creating large LiDAR datasets with pixel-level labeling poses significant challenges. While numerous data augmentation methods have been developed to reduce the reliance on manual labeling, these methods predominantly focus on static scenes and they overlook the importance of data augmentation for dynamic scenes, which is critical for autonomous driving. To address this issue, we propose D-Aug, a LiDAR data augmentation method tailored for augmenting dynamic scenes. D-Aug extracts objects and inserts them into dynamic scenes, considering the continuity of these objects across consecutive frames. For seamless insertion into dynamic scenes, we propose a reference-guided method that involves dynamic collision detection and rotation alignment. Additionally, we present a pixel-level road identification strategy to efficiently determine suitable insertion positions. We validated our method using the nuScenes dataset with various 3D detection and tracking methods. Comparative experiments demonstrate the superiority of D-Aug.
• Abstract（参考訳）: ピクセルレベルのラベル付けで大きなLiDARデータセットを作成することは、大きな課題となる。 手動ラベリングへの依存を減らすために、多くのデータ拡張手法が開発されているが、これらの手法は主に静的なシーンに焦点を当てており、自律運転にとって重要なダイナミックなシーンに対するデータ拡張の重要性を見落としている。 この問題に対処するために,動的シーンの拡張に適したLiDARデータ拡張手法であるD-Augを提案する。 D-Augはオブジェクトを抽出し、それらを動的シーンに挿入する。 動的シーンにシームレスに挿入するために,動的衝突検出と回転アライメントを含む参照誘導手法を提案する。 さらに,適切な挿入位置を効率的に決定するための画素レベルの道路識別戦略を提案する。 我々は, nuScenesデータセットを用いて, 様々な3次元検出・追跡手法を用いて本手法の有効性を検証した。 比較実験はD-Augの優位性を示す。

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