論文の概要: Text2LiDAR: Text-guided LiDAR Point Cloud Generation via Equirectangular Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19628v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 01:18:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 15:25:50.056278
• Title: Text2LiDAR: Text-guided LiDAR Point Cloud Generation via Equirectangular Transformer
• Title（参考訳）: Text2LiDAR: 等角変換器によるテキスト誘導LiDARポイントクラウド生成
• Authors: Yang Wu, Kaihua Zhang, Jianjun Qian, Jin Xie, Jian Yang,
• Abstract要約: テキスト制御可能なLiDARデータ生成モデルであるText2LiDARを提案する。 我々は、LiDAR特徴を捉えるために、設計した等方形アテンションを利用して、等方形トランスアーキテクチャを設計する。 我々は850のシーンから34,149個のLiDAR点雲に対して多様なテキスト記述子を提供するnuLiDARtextを構築した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.18396501696647
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The complex traffic environment and various weather conditions make the collection of LiDAR data expensive and challenging. Achieving high-quality and controllable LiDAR data generation is urgently needed, controlling with text is a common practice, but there is little research in this field. To this end, we propose Text2LiDAR, the first efficient, diverse, and text-controllable LiDAR data generation model. Specifically, we design an equirectangular transformer architecture, utilizing the designed equirectangular attention to capture LiDAR features in a manner with data characteristics. Then, we design a control-signal embedding injector to efficiently integrate control signals through the global-to-focused attention mechanism. Additionally, we devise a frequency modulator to assist the model in recovering high-frequency details, ensuring the clarity of the generated point cloud. To foster development in the field and optimize text-controlled generation performance, we construct nuLiDARtext which offers diverse text descriptors for 34,149 LiDAR point clouds from 850 scenes. Experiments on uncontrolled and text-controlled generation in various forms on KITTI-360 and nuScenes datasets demonstrate the superiority of our approach.
• Abstract（参考訳）: 複雑な交通環境と様々な気象条件により、LiDARデータの収集は高価で困難である。 高品質で制御可能なLiDARデータ生成を実現するためには,テキストによる制御が一般的であるが,この分野ではほとんど研究されていない。 そこで本研究では,テキスト制御可能なLiDARデータ生成モデルであるText2LiDARを提案する。 具体的には、設計した等方形アテンションを利用して、データ特性に応じてLiDAR特徴を捕捉する等方形トランスアーキテクチャを設計する。 そこで我々は,グローバル・ツー・フォーカスの注意機構を通じて制御信号を効率的に統合する制御信号埋め込みインジェクタを設計する。 さらに、周波数変調器を考案し、高頻度の細部を復元し、生成した点雲の明度を確実にする。 850シーンから34,149のLiDAR点雲に対して多様なテキスト記述子を提供するnuLiDARtextを構築した。 KITTI-360 および nuScenes データセットの様々な形態における制御不能およびテキスト制御による生成実験は、我々のアプローチの優位性を示している。

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