Fugu-MT 論文翻訳(概要): An Empirical Study of Training State-of-the-Art LiDAR Segmentation Models

論文の概要: An Empirical Study of Training State-of-the-Art LiDAR Segmentation Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14870v1
Date: Thu, 23 May 2024 17:59:57 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 13:17:34.768363
Title: An Empirical Study of Training State-of-the-Art LiDAR Segmentation Models
Title（参考訳）: 訓練状態のLiDARセグメンテーションモデルに関する実証的研究
Authors: Jiahao Sun, Xiang Xu, Lingdong Kong, Youquan Liu, Li Li, Chenming Zhu, Jingwei Zhang, Zeqi Xiao, Runnan Chen, Tai Wang, Wenwei Zhang, Kai Chen, Chunmei Qing,
Abstract要約: MMDetection3D-lidarsegは、最先端LiDARセグメンテーションモデルの効率的なトレーニングと評価のための包括的なツールボックスである。我々は、幅広いセグメンテーションモデルをサポートし、堅牢性と効率を高めるために高度なデータ拡張技術を統合する。統一されたフレームワークを育むことで、MMDetection3D-lidarsegは開発とベンチマークを合理化し、研究とアプリケーションのための新しい標準を設定します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.282344399275374
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: In the rapidly evolving field of autonomous driving, precise segmentation of LiDAR data is crucial for understanding complex 3D environments. Traditional approaches often rely on disparate, standalone codebases, hindering unified advancements and fair benchmarking across models. To address these challenges, we introduce MMDetection3D-lidarseg, a comprehensive toolbox designed for the efficient training and evaluation of state-of-the-art LiDAR segmentation models. We support a wide range of segmentation models and integrate advanced data augmentation techniques to enhance robustness and generalization. Additionally, the toolbox provides support for multiple leading sparse convolution backends, optimizing computational efficiency and performance. By fostering a unified framework, MMDetection3D-lidarseg streamlines development and benchmarking, setting new standards for research and application. Our extensive benchmark experiments on widely-used datasets demonstrate the effectiveness of the toolbox. The codebase and trained models have been publicly available, promoting further research and innovation in the field of LiDAR segmentation for autonomous driving.
Abstract（参考訳）: 自動運転の分野では、複雑な3D環境を理解するために、LiDARデータの正確なセグメンテーションが不可欠である。従来のアプローチは、しばしば異なる独立したコードベースに依存しており、統一された進歩とモデル間の公正なベンチマークを妨げる。これらの課題に対処するために,私たちは,最先端LiDARセグメンテーションモデルの効率的なトレーニングと評価を目的とした総合ツールボックスであるMMDetection3D-lidarsegを紹介した。我々は、幅広いセグメンテーションモデルをサポートし、ロバストネスと一般化を強化するために高度なデータ拡張技術を統合する。さらに、ツールボックスは複数の主要なスパース畳み込みバックエンドをサポートし、計算効率と性能を最適化する。統一されたフレームワークを育むことで、MMDetection3D-lidarsegは開発とベンチマークを合理化し、研究とアプリケーションのための新しい標準を設定します。広く使われているデータセットに対する大規模なベンチマーク実験は、ツールボックスの有効性を実証している。コードベースとトレーニングされたモデルは公開されており、自動運転のためのLiDARセグメンテーションの分野におけるさらなる研究と革新を促進している。

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