論文の概要: vFusedSeg3D: 3rd Place Solution for 2024 Waymo Open Dataset Challenge in Semantic Segmentation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.15254v1
- Date: Fri, 9 Aug 2024 11:34:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-01 16:42:01.586891
- Title: vFusedSeg3D: 3rd Place Solution for 2024 Waymo Open Dataset Challenge in Semantic Segmentation
- Title（参考訳）: vFusedSeg3D:セマンティックセグメンテーションにおける2024年のWaymoオープンデータセットチャレンジのための第3位ソリューション
- Authors: Osama Amjad, Ammad Nadeem,
- Abstract要約: VFusedSeg3Dは、カメラ画像のリッチなセマンティックコンテンツと、LiDARの正確な深度センシングを使用して、強力で包括的な環境理解を生成する。
我々の新しい特徴融合技術は、LiDAR点雲の幾何学的特徴とカメラ画像の意味的特徴を組み合わせたものである。
マルチモダリティ技術を用いることで、性能が大幅に向上し、検証セットで72.46%の最先端のmIoUが得られる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: In this technical study, we introduce VFusedSeg3D, an innovative multi-modal fusion system created by the VisionRD team that combines camera and LiDAR data to significantly enhance the accuracy of 3D perception. VFusedSeg3D uses the rich semantic content of the camera pictures and the accurate depth sensing of LiDAR to generate a strong and comprehensive environmental understanding, addressing the constraints inherent in each modality. Through a carefully thought-out network architecture that aligns and merges these information at different stages, our novel feature fusion technique combines geometric features from LiDAR point clouds with semantic features from camera images. With the use of multi-modality techniques, performance has significantly improved, yielding a state-of-the-art mIoU of 72.46% on the validation set as opposed to the prior 70.51%.VFusedSeg3D sets a new benchmark in 3D segmentation accuracy. making it an ideal solution for applications requiring precise environmental perception.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,VFusedSeg3Dを紹介する。VFusedSeg3Dは,カメラとLiDARデータを組み合わせて3D知覚の精度を大幅に向上させる,VisionRDチームが開発した,革新的なマルチモーダル融合システムである。
VFusedSeg3Dは、カメラ画像のリッチなセマンティックコンテンツと、LiDARの正確な深度検知を使用して、各モードに固有の制約に対処する、強力で包括的な環境理解を生成する。
異なる段階でこれらの情報を整列してマージする、慎重に検討されたネットワークアーキテクチャを通じて、我々の新しい特徴融合技術は、LiDAR点雲の幾何学的特徴とカメラ画像のセマンティック特徴を組み合わせる。
マルチモダリティ技術を使用することで、パフォーマンスが大幅に向上し、以前の70.51%とは対照的に、検証セットで72.46%の最先端のmIoUが得られる。
VFusedSeg3Dは新しいベンチマークを3Dセグメンテーションの精度で設定する。
正確な環境認識を必要とするアプリケーションにとって 理想的な解決策です
関連論文リスト
- Progressive Multi-Modal Fusion for Robust 3D Object Detection [12.048303829428452]
既存の方法は、バードアイビュー(BEV)とパースペクティブビュー(PV)の両方のモードから特徴を投影することで、単一ビューでセンサフュージョンを実行する。
本稿では,中間クエリレベルとオブジェクトクエリレベルの両方で,BEVとPVの両方の機能を組み合わせたプログレッシブフュージョンフレームワークProFusion3Dを提案する。
我々のアーキテクチャは、局所的およびグローバルな特徴を融合させ、3次元オブジェクト検出の堅牢性を高める。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-09T22:57:47Z) - MV2DFusion: Leveraging Modality-Specific Object Semantics for Multi-Modal 3D Detection [28.319440934322728]
MV2DFusionは、高度なクエリベースの融合機構を通じて両方の世界の強みを統合するマルチモーダル検出フレームワークである。
私たちのフレームワークの柔軟性は、任意のイメージとポイントクラウドベースの検出器との統合を可能にし、その適応性と将来の進歩の可能性を示しています。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-12T06:46:05Z) - Explore the LiDAR-Camera Dynamic Adjustment Fusion for 3D Object Detection [38.809645060899065]
カメラとLiDARは、正確で堅牢な自動運転システムの情報センサーとして機能する。
これらのセンサーは、しばしば異質な性質を示し、分布のモダリティギャップをもたらす。
モーダル分布の整合と効果的なモーダル表現の学習を目的とした動的調整技術を導入する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-22T02:42:15Z) - VFMM3D: Releasing the Potential of Image by Vision Foundation Model for Monocular 3D Object Detection [80.62052650370416]
モノクル3Dオブジェクト検出は、自律運転やロボティクスなど、さまざまなアプリケーションにおいて重要な役割を担っている。
本稿では,VFMM3Dを提案する。VFMM3Dは,ビジョンファウンデーションモデル(VFM)の機能を利用して,単一ビュー画像を正確にLiDARポイントクラウド表現に変換する,革新的なフレームワークである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-15T03:12:12Z) - VirtualPainting: Addressing Sparsity with Virtual Points and
Distance-Aware Data Augmentation for 3D Object Detection [3.5259183508202976]
本稿では,カメラ画像を用いた仮想LiDAR点の生成を含む革新的なアプローチを提案する。
また、画像ベースセグメンテーションネットワークから得られる意味ラベルを用いて、これらの仮想点を強化する。
このアプローチは、様々な3Dフレームワークと2Dセマンティックセグメンテーションメソッドにシームレスに統合できる汎用的なソリューションを提供する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-26T18:03:05Z) - ShaSTA-Fuse: Camera-LiDAR Sensor Fusion to Model Shape and
Spatio-Temporal Affinities for 3D Multi-Object Tracking [26.976216624424385]
3Dマルチオブジェクトトラッキング(MOT)は、自律移動エージェントが安全にシーンをナビゲートするために不可欠である。
我々は,カメラとLiDARセンサ情報を融合した3DMOTフレームワークの開発を目指している。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T02:17:59Z) - Multi-Modal Dataset Acquisition for Photometrically Challenging Object [56.30027922063559]
本稿では,3次元視覚タスクにおける現在のデータセットの限界について,精度,サイズ,リアリズム,および光度に挑戦する対象に対する適切な画像モダリティの観点から検討する。
既存の3次元認識と6次元オブジェクトポーズデータセットを強化する新しいアノテーションと取得パイプラインを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-08-21T10:38:32Z) - MLF-DET: Multi-Level Fusion for Cross-Modal 3D Object Detection [54.52102265418295]
MLF-DETと呼ばれる,高性能なクロスモーダル3DオブジェクトDrectionのための,新規かつ効果的なマルチレベルフュージョンネットワークを提案する。
特徴レベルの融合では、マルチスケールのボクセル特徴と画像の特徴を密集したマルチスケールのボクセル画像融合(MVI)モジュールを提示する。
本稿では,画像のセマンティクスを利用して検出候補の信頼度を補正するFCR(Feature-cued Confidence Rectification)モジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-18T11:26:02Z) - Multi-Projection Fusion and Refinement Network for Salient Object
Detection in 360{\deg} Omnidirectional Image [141.10227079090419]
我々は,360度全方位画像中の有向物体を検出するために,MPFR-Net(Multi-Projection Fusion and Refinement Network)を提案する。
MPFR-Netは、等角射影像と対応する4つの立方体展開像を入力として使用する。
2つの全方位データセットの実験結果から,提案手法は定性的かつ定量的に,最先端の手法よりも優れていることが示された。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-23T14:50:40Z) - DETR4D: Direct Multi-View 3D Object Detection with Sparse Attention [50.11672196146829]
サラウンドビュー画像を用いた3次元物体検出は、自動運転にとって必須の課題である。
マルチビュー画像における3次元オブジェクト検出のためのスパースアテンションと直接特徴クエリを探索するトランスフォーマーベースのフレームワークであるDETR4Dを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-15T14:18:47Z) - MSMDFusion: Fusing LiDAR and Camera at Multiple Scales with Multi-Depth
Seeds for 3D Object Detection [89.26380781863665]
自律運転システムにおける高精度で信頼性の高い3次元物体検出を実現するためには,LiDARとカメラ情報の融合が不可欠である。
近年のアプローチでは、2次元カメラ画像の3次元空間への昇華点によるカメラ特徴のセマンティックな密度の探索が試みられている。
マルチグラニュラリティLiDARとカメラ機能とのマルチスケールなプログレッシブインタラクションに焦点を当てた,新しいフレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-07T12:29:29Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。