論文の概要: PC-BEV: An Efficient Polar-Cartesian BEV Fusion Framework for LiDAR Semantic Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14821v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 13:12:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:31:15.340075
• Title: PC-BEV: An Efficient Polar-Cartesian BEV Fusion Framework for LiDAR Semantic Segmentation
• Title（参考訳）: PC-BEV:LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのための効率的な極カルテアンBEV融合フレームワーク
• Authors: Shoumeng Qiu, Xinrun Li, XiangYang Xue, Jian Pu,
• Abstract要約: 本稿では,ハイパフォーマンスを実現するためにマルチビュー融合が不可欠である,という一般的な概念に挑戦する。 ポラリとカルテシアンの分配戦略を直接融合させることで, 顕著な利得を実現することができることを示す。 提案手法は高密度な特徴融合を促進し, 疎点に基づく代替手法と比較して, よりリッチな文脈情報を保存する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.879223792782334
• License:
• Abstract: Although multiview fusion has demonstrated potential in LiDAR segmentation, its dependence on computationally intensive point-based interactions, arising from the lack of fixed correspondences between views such as range view and Bird's-Eye View (BEV), hinders its practical deployment. This paper challenges the prevailing notion that multiview fusion is essential for achieving high performance. We demonstrate that significant gains can be realized by directly fusing Polar and Cartesian partitioning strategies within the BEV space. Our proposed BEV-only segmentation model leverages the inherent fixed grid correspondences between these partitioning schemes, enabling a fusion process that is orders of magnitude faster (170$\times$ speedup) than conventional point-based methods. Furthermore, our approach facilitates dense feature fusion, preserving richer contextual information compared to sparse point-based alternatives. To enhance scene understanding while maintaining inference efficiency, we also introduce a hybrid Transformer-CNN architecture. Extensive evaluation on the SemanticKITTI and nuScenes datasets provides compelling evidence that our method outperforms previous multiview fusion approaches in terms of both performance and inference speed, highlighting the potential of BEV-based fusion for LiDAR segmentation. Code is available at \url{https://github.com/skyshoumeng/PC-BEV.}
• Abstract（参考訳）: マルチビュー融合はLiDARセグメンテーションの可能性を実証しているが、レンジビューやバードアイビュー(Bird's-Eye View, BEV)のようなビュー間の固定された対応の欠如から生じる、計算集約的なポイントベースインタラクションへの依存は、その実践的な展開を妨げる。 本稿では,ハイパフォーマンスを実現するためにマルチビュー融合が不可欠である,という一般的な概念に挑戦する。 我々は, BEV空間内での極とカルテシアンの分配戦略を直接融合させることにより, 顕著な利得を実現することができることを示した。 提案したBEVのみの分割モデルでは,これらの分割方式間の固有な固定格子対応を利用して,従来の点法よりもはるかに高速(170$\times$ speedup)の融合プロセスを実現する。 さらに,本手法は高密度な特徴融合を促進し,スパース点に基づく代替手法と比較してよりリッチな文脈情報を保存する。 推論効率を維持しながらシーン理解を向上させるため,ハイブリッドトランスフォーマー-CNNアーキテクチャも導入する。 SemanticKITTI と nuScenes データセットの広範囲な評価は、我々の手法が従来のマルチビュー融合手法よりも性能と推論速度の両方で優れており、LiDAR セグメンテーションのための BEV ベースの融合の可能性を強調していることを示す説得力のある証拠となる。 コードは \url{https://github.com/skyshoumeng/PC-BEV で入手できる。 ※

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