論文の概要: Multi-Space Alignments Towards Universal LiDAR Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.01538v1
• Date: Thu, 2 May 2024 17:59:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-03 15:25:48.820733
• Title: Multi-Space Alignments Towards Universal LiDAR Segmentation
• Title（参考訳）: ユニバーサルLiDARセグメンテーションに向けたマルチスペースアライメント
• Authors: Youquan Liu, Lingdong Kong, Xiaoyang Wu, Runnan Chen, Xin Li, Liang Pan, Ziwei Liu, Yuexin Ma,
• Abstract要約: M3Netはマルチタスク、マルチデータセット、マルチモダリティのLiDARセグメンテーションを実現するための1対1のフレームワークである。 まず、さまざまなシーンから異なるタイプのセンサーによって取得された大規模な運転データセットを組み合わせる。 次に、トレーニング中にデータ、特徴、ラベル空間という3つの空間でアライメントを行います。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.992103482269016
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: A unified and versatile LiDAR segmentation model with strong robustness and generalizability is desirable for safe autonomous driving perception. This work presents M3Net, a one-of-a-kind framework for fulfilling multi-task, multi-dataset, multi-modality LiDAR segmentation in a universal manner using just a single set of parameters. To better exploit data volume and diversity, we first combine large-scale driving datasets acquired by different types of sensors from diverse scenes and then conduct alignments in three spaces, namely data, feature, and label spaces, during the training. As a result, M3Net is capable of taming heterogeneous data for training state-of-the-art LiDAR segmentation models. Extensive experiments on twelve LiDAR segmentation datasets verify our effectiveness. Notably, using a shared set of parameters, M3Net achieves 75.1%, 83.1%, and 72.4% mIoU scores, respectively, on the official benchmarks of SemanticKITTI, nuScenes, and Waymo Open.
• Abstract（参考訳）: 強力な堅牢性と一般化性を備えた統一的で汎用的なLiDARセグメンテーションモデルは、安全な自律運転知覚に望ましい。 本研究は,マルチタスク,マルチデータセット,マルチモダリティのLiDARセグメンテーションを,単一のパラメータセットを用いて普遍的に実現するためのフレームワークであるM3Netを提案する。 データ量と多様性をよりうまく活用するために、私たちはまず、さまざまなシーンから異なるタイプのセンサーによって取得された大規模な運転データセットを組み合わせて、トレーニング中にデータ、特徴、ラベル空間という3つの空間でアライメントを実行します。 その結果、M3Netは、最先端のLiDARセグメンテーションモデルをトレーニングするために異種データを使用することができる。 12のLiDARセグメンテーションデータセットに関する大規模な実験により、我々の有効性が確認された。 特に、M3Netは共有パラメータセットを使用して、SemanticKITTI、nuScenes、Waymo Openの公式ベンチマークでそれぞれ75.1%、83.1%、72.4%のmIoUスコアを達成している。

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