論文の概要: Uplifting Range-View-based 3D Semantic Segmentation in Real-Time with Multi-Sensor Fusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.09697v1
• Date: Fri, 12 Jul 2024 21:41:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-16 21:18:20.400695
• Title: Uplifting Range-View-based 3D Semantic Segmentation in Real-Time with Multi-Sensor Fusion
• Title（参考訳）: 距離ビューに基づく3次元セマンティックセマンティックセグメンテーションのマルチセンサフュージョンによるリアルタイム化
• Authors: Shiqi Tan, Hamidreza Fazlali, Yixuan Xu, Yuan Ren, Bingbing Liu,
• Abstract要約: Range-View(RV)ベースの3Dポイントクラウドセグメンテーションは、そのコンパクトなデータ形式のために広く採用されている。 しかし、RVベースの手法は、隠蔽された点に対して堅牢なセグメンテーションを提供するには不十分である。 我々は新しいLiDARとカメラレンジビューに基づく3Dポイントクラウドセマンティックセマンティックセマンティック手法(LaCRange)を提案する。 提案手法は,リアルタイム性に加えて,nuScenesベンチマークの最先端結果も実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.431017678057348
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Range-View(RV)-based 3D point cloud segmentation is widely adopted due to its compact data form. However, RV-based methods fall short in providing robust segmentation for the occluded points and suffer from distortion of projected RGB images due to the sparse nature of 3D point clouds. To alleviate these problems, we propose a new LiDAR and Camera Range-view-based 3D point cloud semantic segmentation method (LaCRange). Specifically, a distortion-compensating knowledge distillation (DCKD) strategy is designed to remedy the adverse effect of RV projection of RGB images. Moreover, a context-based feature fusion module is introduced for robust and preservative sensor fusion. Finally, in order to address the limited resolution of RV and its insufficiency of 3D topology, a new point refinement scheme is devised for proper aggregation of features in 2D and augmentation of point features in 3D. We evaluated the proposed method on large-scale autonomous driving datasets \ie SemanticKITTI and nuScenes. In addition to being real-time, the proposed method achieves state-of-the-art results on nuScenes benchmark
• Abstract（参考訳）: Range-View(RV)ベースの3Dポイントクラウドセグメンテーションは、そのコンパクトなデータ形式のために広く採用されている。 しかし, RV法は, 3次元点雲の希少な性質のため, 閉点に対して頑健なセグメンテーションが得られず, 投影されたRGB画像の歪みに悩まされる。 これらの問題を緩和するために、新しいLiDARとカメラレンジビューベースの3Dポイントクラウドセマンティックセマンティックセマンティック手法(LaCRange)を提案する。 具体的には、RGB画像のRVプロジェクションの悪影響を改善するために、歪み補償知識蒸留(DCKD)戦略を設計する。 さらに、強靭で保存的なセンサ融合のために、コンテキストベースの特徴融合モジュールが導入された。 最後に, RVの分解能の限界と3次元トポロジの不足に対処するため, 2次元特徴量の適切な集約と3次元特徴量の増大のために, 新たな点修正方式を考案した。 提案手法を大規模自律走行データセットであるSemanticKITTIとnuScenesで評価した。 提案手法はリアルタイム性に加えて, nuScenes ベンチマークの最先端結果も達成する。

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