論文の概要: SegNet4D: Effective and Efficient 4D LiDAR Semantic Segmentation in Autonomous Driving Environments
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16279v1
- Date: Mon, 24 Jun 2024 03:01:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-25 16:13:09.884444
- Title: SegNet4D: Effective and Efficient 4D LiDAR Semantic Segmentation in Autonomous Driving Environments
- Title（参考訳）: SegNet4D:自律走行環境における効率よく効率的な4次元LiDARセマンティックセグメンテーション
- Authors: Neng Wang, Ruibin Guo, Chenghao Shi, Hui Zhang, Huimin Lu, Zhiqiang Zheng, Xieyuanli Chen,
- Abstract要約: 4Dセマンティックセグメンテーションの既存の方法は、しばしばマルチスキャン入力のための計算集約的な4D畳み込みに依存している。
高速な動作特徴符号化のためのプロジェクションベースアプローチを活用した,新しいリアルタイムマルチスキャンセマンティックセマンティックセマンティクス手法であるSegNet4Dを紹介する。
提案手法は,複数のデータセットにまたがる最先端性能を示し,リアルタイムなマルチスキャンセマンティックセマンティックセグメンテーション手法として注目されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.770716513503846
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 4D LiDAR semantic segmentation, also referred to as multi-scan semantic segmentation, plays a crucial role in enhancing the environmental understanding capabilities of autonomous vehicles. It entails identifying the semantic category of each point in the LiDAR scan and distinguishing whether it is dynamic, a critical aspect in downstream tasks such as path planning and autonomous navigation. Existing methods for 4D semantic segmentation often rely on computationally intensive 4D convolutions for multi-scan input, resulting in poor real-time performance. In this article, we introduce SegNet4D, a novel real-time multi-scan semantic segmentation method leveraging a projection-based approach for fast motion feature encoding, showcasing outstanding performance. SegNet4D treats 4D semantic segmentation as two distinct tasks: single-scan semantic segmentation and moving object segmentation, each addressed by dedicated head. These results are then fused in the proposed motion-semantic fusion module to achieve comprehensive multi-scan semantic segmentation. Besides, we propose extracting instance information from the current scan and incorporating it into the network for instance-aware segmentation. Our approach exhibits state-of-the-art performance across multiple datasets and stands out as a real-time multi-scan semantic segmentation method. The implementation of SegNet4D will be made available at \url{https://github.com/nubot-nudt/SegNet4D}.
- Abstract（参考訳）: マルチスキャンセマンティックセグメンテーションとも呼ばれる4D LiDARセマンティックセグメンテーションは、自動運転車の環境理解能力を高める上で重要な役割を担っている。
LiDARスキャンでは各ポイントのセマンティックなカテゴリを特定し、それが動的かどうかを識別する必要があり、パス計画や自律ナビゲーションといった下流タスクにおいて重要な側面である。
4Dセマンティックセグメンテーションの既存の方法は、しばしばマルチスキャン入力のための計算集約的な4D畳み込みに依存し、結果としてリアルタイムのパフォーマンスが低下する。
本稿では,高速な動作特徴符号化のためのプロジェクションベースアプローチを活用した,新しいリアルタイムマルチスキャンセマンティックセマンティックセマンティクス手法であるSegNet4Dを紹介する。
SegNet4Dは4Dセマンティックセグメンテーションを2つの異なるタスクとして扱う。
これらの結果は、より包括的なマルチスキャンセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスを実現するために、提案したモーション・セマンティクス・フュージョン・モジュールに融合される。
さらに、現在のスキャンからインスタンス情報を抽出し、インスタンス認識セグメンテーションのためにネットワークに組み込むことを提案する。
提案手法は,複数のデータセットにまたがる最先端性能を示し,リアルタイムなマルチスキャンセマンティックセマンティックセグメンテーション手法として注目されている。
SegNet4Dの実装は、 \url{https://github.com/nubot-nudt/SegNet4D}で利用可能になる。
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