論文の概要: Multilateral Cascading Network for Semantic Segmentation of Large-Scale Outdoor Point Clouds

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13983v2
• Date: Sun, 15 Dec 2024 05:18:36 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-17 13:50:21.508060
• Title: Multilateral Cascading Network for Semantic Segmentation of Large-Scale Outdoor Point Clouds
• Title（参考訳）: 大規模屋外雲のセマンティックセグメンテーションのための多方向カスケードネットワーク
• Authors: Haoran Gong, Haodong Wang, Di Wang,
• Abstract要約: Multilateral Cascading Network (MCNet)はこの課題に対処するために設計された。 MCNetは、Multilateral Cascading Attention Enhancement (MCAE)モジュールとPoint Cross Stage partial (P-CSP)モジュールの2つの主要なコンポーネントから構成されている。 その結果,mIoU全体では2.1%,小さめの対象カテゴリーでは平均15.9%の改善が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.253217784798542
• License:
• Abstract: Semantic segmentation of large-scale outdoor point clouds is of significant importance in environment perception and scene understanding. However, this task continues to present a significant research challenge, due to the inherent complexity of outdoor objects and their diverse distributions in real-world environments. In this study, we propose the Multilateral Cascading Network (MCNet) designed to address this challenge. The model comprises two key components: a Multilateral Cascading Attention Enhancement (MCAE) module, which facilitates the learning of complex local features through multilateral cascading operations; and a Point Cross Stage Partial (P-CSP) module, which fuses global and local features, thereby optimizing the integration of valuable feature information across multiple scales. Our proposed method demonstrates superior performance relative to state-of-the-art approaches across two widely recognized benchmark datasets: Toronto3D and SensatUrban. Especially on the city-scale SensatUrban dataset, our results surpassed the current best result by 2.1\% in overall mIoU and yielded an improvement of 15.9\% on average for small-sample object categories comprising less than 2\% of the total samples, in comparison to the baseline method.
• Abstract（参考訳）: 大規模屋外点雲のセマンティックセグメンテーションは環境認識とシーン理解において重要な意味を持つ。 しかし、この課題は、屋外の物体の複雑さと現実世界の環境における多様な分布が原因で、重要な研究課題を呈し続けている。 本研究では,この課題に対処するために,MCNet(Multilateral Cascading Network)を提案する。 本モデルでは,多角的カスケーディング・アテンション・エンハンスメント(MCAE)モジュールと,多角的カスケーディング操作による複雑な局所的特徴の学習を容易にするポイントクロス・ステージ・パーシャル(P-CSP)モジュールと,グローバルな特徴とローカルな特徴を融合させて,複数のスケールにわたる重要な特徴情報の統合を最適化するポイントクロス・ステージ・パーシャル(P-CSP)モジュールの2つの重要なコンポーネントから構成される。 提案手法は,トロント3D と SensatUrban の2つの広く認識されているベンチマークデータセットに対して,最先端のアプローチと比較して優れた性能を示す。 特に都市規模のSensatUrbanデータセットでは,mIoU全体の2.1\%を上回り,総サンプルの2\%未満からなる小サンプル対象カテゴリーの平均15.9\%を基準法と比較して改善した。

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