論文の概要: 3DLabelProp: Geometric-Driven Domain Generalization for LiDAR Semantic Segmentation in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.14605v1
• Date: Fri, 24 Jan 2025 16:22:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-27 14:56:47.339711
• Title: 3DLabelProp: Geometric-Driven Domain Generalization for LiDAR Semantic Segmentation in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 3DLabelProp: 自律運転におけるLiDARセマンティックセグメンテーションのための幾何学駆動型ドメイン一般化
• Authors: Jules Sanchez, Jean-Emmanuel Deschaud, François Goulette,
• Abstract要約: ドメインの一般化は、トレーニングと推論データセット間のドメインシフトにもかかわらず、ディープラーニングモデルがパフォーマンスを維持する方法を見つけることを目的としている。 これは、堅牢である必要があるモデルや、トレーニングにコストがかかるモデルにとって特に重要です。 本研究は,LiDARセンサの逐次構造を利用した幾何学的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.35996217853436
• License:
• Abstract: Domain generalization aims to find ways for deep learning models to maintain their performance despite significant domain shifts between training and inference datasets. This is particularly important for models that need to be robust or are costly to train. LiDAR perception in autonomous driving is impacted by both of these concerns, leading to the emergence of various approaches. This work addresses the challenge by proposing a geometry-based approach, leveraging the sequential structure of LiDAR sensors, which sets it apart from the learning-based methods commonly found in the literature. The proposed method, called 3DLabelProp, is applied on the task of LiDAR Semantic Segmentation (LSS). Through extensive experimentation on seven datasets, it is demonstrated to be a state-of-the-art approach, outperforming both naive and other domain generalization methods.
• Abstract（参考訳）: ドメインの一般化は、トレーニングと推論データセットの間に大きなドメインシフトがあるにもかかわらず、ディープラーニングモデルがパフォーマンスを維持する方法を見つけることを目的としている。 これは、堅牢である必要があるモデルや、トレーニングにコストがかかるモデルにとって特に重要です。 自動運転におけるLiDARの認識は、これらの懸念の両方に影響され、様々なアプローチが出現する。 この研究は、幾何学に基づくアプローチを提案し、LiDARセンサーのシーケンシャルな構造を活用し、文献でよく見られる学習に基づく手法とは区別する。 提案手法は3DLabelPropと呼ばれ,LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーション(LSS)のタスクに適用される。 7つのデータセットの広範な実験を通じて、これは最先端のアプローチであることが示され、単純および他の領域の一般化手法よりも優れている。

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