論文の概要: An Experimental Study of SOTA LiDAR Segmentation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12860v1
• Date: Tue, 18 Feb 2025 13:48:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:06:57.096627
• Title: An Experimental Study of SOTA LiDAR Segmentation Models
• Title（参考訳）: SOTALiDARセグメンテーションモデルの実験的検討
• Authors: Bike Chen, Antti Tikanmäki, Juha Röning,
• Abstract要約: ポイントクラウドセグメンテーション(ポイントクラウドセグメンテーション、英: Point cloud segmentation、PCS)とは、ポイントクラウドの各ポイントを分類することである。 PCSモデルは、大まかにポイント、ボクセル、レンジイメージベースモデルに分けられる。 最先端の点-, ボクセル-, レンジ画像ベースモデル間の総合的な比較は報告されていない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8056056756169316
• License:
• Abstract: Point cloud segmentation (PCS) is to classify each point in point clouds. The task enables robots to parse their 3D surroundings and run autonomously. According to different point cloud representations, existing PCS models can be roughly divided into point-, voxel-, and range image-based models. However, no work has been found to report comprehensive comparisons among the state-of-the-art point-, voxel-, and range image-based models from an application perspective, bringing difficulty in utilizing these models for real-world scenarios. In this paper, we provide thorough comparisons among the models by considering the LiDAR data motion compensation and the metrics of model parameters, max GPU memory allocated during testing, inference latency, frames per second, intersection-over-union (IoU) and mean IoU (mIoU) scores. The experimental results benefit engineers when choosing a reasonable PCS model for an application and inspire researchers in the PCS field to design more practical models for a real-world scenario.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドセグメンテーション(ポイントクラウドセグメンテーション、英: Point cloud segmentation、PCS)とは、ポイントクラウドの各ポイントを分類することである。 このタスクにより、ロボットは3D環境を解析し、自律的に走ることができる。 異なるポイントクラウド表現により、既存のPCSモデルは、大まかにポイント、ボクセル、レンジイメージベースモデルに分けられる。 しかしながら、アプリケーションの観点からは、最先端のポイント-、ボクセル-、レンジ画像ベースモデル間の包括的な比較を報告する研究は行われておらず、現実のシナリオでこれらのモデルを利用するのが困難である。 本稿では、LiDARデータ移動補償とモデルパラメータのメトリクス、テスト中に割り当てられたGPUメモリの最大値、推論レイテンシ、フレーム/秒、交差重畳(IoU)、平均IoU(mIoU)スコアを考慮し、モデル間の徹底的な比較を行う。 実験結果は、アプリケーションに適したPCSモデルを選択し、PCS分野の研究者に現実世界のシナリオのためのより実用的なモデル設計を促す際に、エンジニアに恩恵をもたらす。

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