論文の概要: Evaluating the Impact of Point Cloud Colorization on Semantic Segmentation Accuracy
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.06725v1
- Date: Wed, 9 Oct 2024 09:46:53 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-01 04:00:11.256927
- Title: Evaluating the Impact of Point Cloud Colorization on Semantic Segmentation Accuracy
- Title（参考訳）: 点雲色化がセマンティックセグメンテーション精度に及ぼす影響評価
- Authors: Qinfeng Zhu, Jiaze Cao, Yuanzhi Cai, Lei Fan,
- Abstract要約: ポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは3Dシーン理解に不可欠である。
画像ベースセグメンテーションは、その成熟度から広く採用されているが、RGB情報のみに依存する手法は、色の不正確さによる劣化性能に悩まされることが多い。
近年の進歩には、強度や幾何情報などの付加的な特徴が組み込まれているが、RGBチャネルは、色付けにおける誤差が発生した場合のセグメンテーション精度に悪影響を及ぼし続けている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4604369887945985
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Point cloud semantic segmentation, the process of classifying each point into predefined categories, is essential for 3D scene understanding. While image-based segmentation is widely adopted due to its maturity, methods relying solely on RGB information often suffer from degraded performance due to color inaccuracies. Recent advancements have incorporated additional features such as intensity and geometric information, yet RGB channels continue to negatively impact segmentation accuracy when errors in colorization occur. Despite this, previous studies have not rigorously quantified the effects of erroneous colorization on segmentation performance. In this paper, we propose a novel statistical approach to evaluate the impact of inaccurate RGB information on image-based point cloud segmentation. We categorize RGB inaccuracies into two types: incorrect color information and similar color information. Our results demonstrate that both types of color inaccuracies significantly degrade segmentation accuracy, with similar color errors particularly affecting the extraction of geometric features. These findings highlight the critical need to reassess the role of RGB information in point cloud segmentation and its implications for future algorithm design.
- Abstract（参考訳）: ポイントクラウドセマンティックセグメンテーション(ポイントクラウドセマンティックセグメンテーション)は、各ポイントを事前に定義されたカテゴリに分類するプロセスであり、3Dシーン理解に不可欠である。
画像ベースセグメンテーションは、その成熟度から広く採用されているが、RGB情報のみに依存する手法は、色の不正確さによる劣化性能に悩まされることが多い。
近年の進歩には、強度や幾何情報などの付加的な特徴が組み込まれているが、RGBチャネルは、色付けにおける誤差が発生した場合のセグメンテーション精度に悪影響を及ぼし続けている。
それにもかかわらず、以前の研究では、誤色がセグメンテーション性能に与える影響を厳密に定量化していない。
本稿では,不正確なRGB情報が画像ベースのポイントクラウドセグメンテーションに与える影響を評価するための新しい統計手法を提案する。
我々は,RGBの不正確さを,不正確な色情報と類似した色情報という2つのタイプに分類する。
以上の結果から,2種類のカラー不正確さは,色誤差が特に幾何学的特徴の抽出に影響を及ぼし,セグメンテーションの精度が著しく低下していることが示唆された。
これらの知見は、ポイントクラウドセグメンテーションにおけるRGB情報の役割と将来のアルゴリズム設計におけるその意義を再評価する重要な必要性を浮き彫りにしている。
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