論文の概要: No Thing, Nothing: Highlighting Safety-Critical Classes for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Adverse Weather

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.15910v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 12:16:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 11:09:43.432246
• Title: No Thing, Nothing: Highlighting Safety-Critical Classes for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Adverse Weather
• Title（参考訳）: No Thing, nothing: Highlighting Safety-Critical Classs for Robust LiDAR Semantic Segmentation in Subverse Weather (特集:ユビキタス・バイオサイバネティックス)
• Authors: Junsung Park, Hwijeong Lee, Inha Kang, Hyunjung Shim,
• Abstract要約: 典型的な運転シーンでは、"物"カテゴリーは動的であり、衝突のリスクが高いため、安全なナビゲーションと計画に不可欠である。 悪天候は意味レベルの特徴の劣化と局所的特徴の悪化を招き,「もの」を「足」と誤認する原因となることを観察した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.21067396864105
• License:
• Abstract: Existing domain generalization methods for LiDAR semantic segmentation under adverse weather struggle to accurately predict "things" categories compared to "stuff" categories. In typical driving scenes, "things" categories can be dynamic and associated with higher collision risks, making them crucial for safe navigation and planning. Recognizing the importance of "things" categories, we identify their performance drop as a serious bottleneck in existing approaches. We observed that adverse weather induces degradation of semantic-level features and both corruption of local features, leading to a misprediction of "things" as "stuff". To mitigate these corruptions, we suggest our method, NTN - segmeNt Things for No-accident. To address semantic-level feature corruption, we bind each point feature to its superclass, preventing the misprediction of things classes into visually dissimilar categories. Additionally, to enhance robustness against local corruption caused by adverse weather, we define each LiDAR beam as a local region and propose a regularization term that aligns the clean data with its corrupted counterpart in feature space. NTN achieves state-of-the-art performance with a +2.6 mIoU gain on the SemanticKITTI-to-SemanticSTF benchmark and +7.9 mIoU on the SemanticPOSS-to-SemanticSTF benchmark. Notably, NTN achieves a +4.8 and +7.9 mIoU improvement on "things" classes, respectively, highlighting its effectiveness.
• Abstract（参考訳）: 悪天候下でのLiDARセマンティックセグメンテーションのための既存の領域一般化手法は、"stuff"カテゴリと比較して、"things"カテゴリを正確に予測する。 典型的な運転シーンでは、"物"カテゴリーは動的であり、衝突のリスクが高いため、安全なナビゲーションと計画に不可欠である。 カテゴリの重要性を認識し、既存のアプローチにおいてパフォーマンス低下が深刻なボトルネックであると認識します。 悪天候は意味レベルの特徴の劣化を招き,局所的な特徴の腐敗を招き,「もの」を「足」と誤認する結果となった。 これらの汚職を緩和するため、我々はNTN - segmeNt Things for No-accidentを提案する。 意味レベルの特徴の破損に対処するため、各点特徴をスーパークラスにバインドし、物事のクラスを視覚的に異なるカテゴリに誤認しないようにする。 さらに, 悪天候による局地汚損に対するロバスト性を高めるため, 各LiDARビームを局所領域として定義し, クリーンデータと特徴空間の汚損データとを整合させる正規化項を提案する。 NTNはSemanticKITTI-to-SemanticSTFベンチマークで+2.6 mIoU、SemanticPOSS-to-SemanticSTFベンチマークで+7.9 mIoUを獲得している。 特に、NTN は "things" クラスで +4.8 と +7.9 mIoU の改善を実現し、その効果を強調している。

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