論文の概要: NeRO: Neural Road Surface Reconstruction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10554v2
- Date: Tue, 28 May 2024 13:27:22 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 00:29:50.721523
- Title: NeRO: Neural Road Surface Reconstruction
- Title（参考訳）: NeRO: ニューラルネットワークによる道路表面の再構築
- Authors: Ruibo Wang, Song Zhang, Ping Huang, Donghai Zhang, Haoyu Chen,
- Abstract要約: 本稿では,道路路面を設計するためのMLP(Multi-Layer Perceptrons)フレームワークを設計し,世界座標x,yとして入力し,高さ,色,意味情報として出力する。
本手法の有効性は,車載カメラのポーズ,LiDAR点雲,SFM点雲などの道路高度源との互換性,スパースラベルやノイズセマンティック予測などの画像のセマンティックノイズに対する堅牢性,高速なトレーニング速度などにより実証される。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.99050337416157
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Accurately reconstructing road surfaces is pivotal for various applications especially in autonomous driving. This paper introduces a position encoding Multi-Layer Perceptrons (MLPs) framework to reconstruct road surfaces, with input as world coordinates x and y, and output as height, color, and semantic information. The effectiveness of this method is demonstrated through its compatibility with a variety of road height sources like vehicle camera poses, LiDAR point clouds, and SFM point clouds, robust to the semantic noise of images like sparse labels and noise semantic prediction, and fast training speed, which indicates a promising application for rendering road surfaces with semantics, particularly in applications demanding visualization of road surface, 4D labeling, and semantic groupings.
- Abstract（参考訳）: 道路面の正確な再構築は、特に自動運転における様々な用途において重要である。
本稿では,道路路面を設計するためのMLP(Multi-Layer Perceptrons)フレームワークを設計し,世界座標x,yとして入力し,高さ,色,意味情報として出力する。
本手法の有効性は,車両カメラのポーズ,LiDAR点雲,SFM点雲などの道路高度源との互換性,スパースラベルやノイズセマンティック予測などの画像のセマンティックノイズに対する堅牢性,高速なトレーニング速度,特に道路表面の可視化や4Dラベリング,セマンティックグルーピングなどのアプリケーションにおいて,セマンティックスで道路表面をレンダリングするための有望な応用を示す。
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