Fugu-MT 論文翻訳(概要): Adverse Weather Conditions Augmentation of LiDAR Scenes with Latent Diffusion Models

論文の概要: Adverse Weather Conditions Augmentation of LiDAR Scenes with Latent Diffusion Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.01761v1
Date: Fri, 03 Jan 2025 11:26:29 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-06 15:11:33.842929
Title: Adverse Weather Conditions Augmentation of LiDAR Scenes with Latent Diffusion Models
Title（参考訳）: 潜時拡散モデルによるLiDARシーンの逆気象条件の増大
Authors: Andrea Matteazzi, Pascal Colling, Michael Arnold, Dietmar Tutsch,
Abstract要約: 本稿では,オートエンコーダと潜時拡散モデルにより構成される潜時拡散過程を提案する。我々は,環境条件のクリアなシーンを後処理のステップで活用し,発生した悪天候のシーンの現実性を改善する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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Abstract: LiDAR scenes constitute a fundamental source for several autonomous driving applications. Despite the existence of several datasets, scenes from adverse weather conditions are rarely available. This limits the robustness of downstream machine learning models, and restrains the reliability of autonomous driving systems in particular locations and seasons. Collecting feature-diverse scenes under adverse weather conditions is challenging due to seasonal limitations. Generative models are therefore essentials, especially for generating adverse weather conditions for specific driving scenarios. In our work, we propose a latent diffusion process constituted by autoencoder and latent diffusion models. Moreover, we leverage the clear condition LiDAR scenes with a postprocessing step to improve the realism of the generated adverse weather condition scenes.
Abstract（参考訳）: LiDARシーンは、いくつかの自動運転アプリケーションの基本源となっている。いくつかのデータセットが存在するにもかかわらず、悪天候からのシーンはめったに利用できない。これにより、下流の機械学習モデルの堅牢性が制限され、特定の場所や季節における自律運転システムの信頼性が抑制される。季節的制約のため、悪天候下での多彩なシーンの収集は困難である。したがって、生成モデルは、特に特定の運転シナリオに対する悪天候の発生に不可欠である。本研究では,オートエンコーダと潜時拡散モデルにより構成された潜時拡散過程を提案する。さらに,LDARシーンを後処理に利用して,発生した悪天候シーンの現実性を改善する。

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