論文の概要: OLiDM: Object-aware LiDAR Diffusion Models for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.17226v1
• Date: Mon, 23 Dec 2024 02:43:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:56:35.880799
• Title: OLiDM: Object-aware LiDAR Diffusion Models for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: OLiDM:自律運転のためのオブジェクト指向LiDAR拡散モデル
• Authors: Tianyi Yan, Junbo Yin, Xianpeng Lang, Ruigang Yang, Cheng-Zhong Xu, Jianbing Shen,
• Abstract要約: OLiDMはオブジェクトとシーンレベルの両方で高忠実度LiDARデータを生成できる新しいフレームワークである。 OLiDMは、Object-Scene Progressive Generation (OPG) モジュールとObject Semantic Alignment (OSA) モジュールの2つの重要なコンポーネントで構成されている。 OPGは、ユーザ固有のプロンプトに適応して、望まれる前景オブジェクトを生成し、その後、シーン生成の条件として使用される。 OSAは、前景のオブジェクトと背景のシーンとの不一致を是正し、生成されたオブジェクトの全体的な品質を高めることを目的としている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.06413946934002
• License:
• Abstract: To enhance autonomous driving safety in complex scenarios, various methods have been proposed to simulate LiDAR point cloud data. Nevertheless, these methods often face challenges in producing high-quality, diverse, and controllable foreground objects. To address the needs of object-aware tasks in 3D perception, we introduce OLiDM, a novel framework capable of generating high-fidelity LiDAR data at both the object and the scene levels. OLiDM consists of two pivotal components: the Object-Scene Progressive Generation (OPG) module and the Object Semantic Alignment (OSA) module. OPG adapts to user-specific prompts to generate desired foreground objects, which are subsequently employed as conditions in scene generation, ensuring controllable outputs at both the object and scene levels. This also facilitates the association of user-defined object-level annotations with the generated LiDAR scenes. Moreover, OSA aims to rectify the misalignment between foreground objects and background scenes, enhancing the overall quality of the generated objects. The broad effectiveness of OLiDM is demonstrated across various LiDAR generation tasks, as well as in 3D perception tasks. Specifically, on the KITTI-360 dataset, OLiDM surpasses prior state-of-the-art methods such as UltraLiDAR by 17.5 in FPD. Additionally, in sparse-to-dense LiDAR completion, OLiDM achieves a significant improvement over LiDARGen, with a 57.47\% increase in semantic IoU. Moreover, OLiDM enhances the performance of mainstream 3D detectors by 2.4\% in mAP and 1.9\% in NDS, underscoring its potential in advancing object-aware 3D tasks. Code is available at: https://yanty123.github.io/OLiDM.
• Abstract（参考訳）: 複雑なシナリオにおける自律運転安全性を高めるため、LiDARポイントクラウドデータをシミュレートする様々な手法が提案されている。 しかしながら、これらの手法は、高品質で多様性があり、制御可能な前景オブジェクトを作成する上で、しばしば課題に直面している。 OLiDMはオブジェクトとシーンの両方で高忠実度LiDARデータを生成できる新しいフレームワークである。 OLiDMは、Object-Scene Progressive Generation (OPG) モジュールとObject Semantic Alignment (OSA) モジュールの2つの重要なコンポーネントで構成されている。 OPGは、ユーザ固有のプロンプトに適応して、望まれる前景オブジェクトを生成し、その後、シーン生成の条件として使用され、オブジェクトとシーンのレベルで制御可能な出力を確保する。 これにより、ユーザ定義のオブジェクトレベルのアノテーションと生成されたLiDARシーンの関連も容易になる。 さらに、OSAは、前景オブジェクトと背景シーンのミスアライメントを是正し、生成されたオブジェクトの全体的な品質を向上させることを目的としている。 OLiDMの幅広い効果は、様々なLiDAR生成タスク、および3D知覚タスクで示される。 具体的には、KITTI-360データセットにおいて、OLiDMはUltraLiDARのような最先端の手法を17.5倍に超える。 さらに、疎密なLiDARコンプリートにおいて、OLiDMはLiDARGenを大幅に改善し、セマンティックIoUは57.47\%増加した。 さらに、OLiDMは、メインストリームの3D検出器の性能をmAP 2.4 %、NDS 1.9 %向上させ、オブジェクト認識3D タスクの進行の可能性を強調している。 コードは、https://yanty123.github.io/OLiDM.comで入手できる。

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