論文の概要: Investigating Vision-Language Model for Point Cloud-based Vehicle Classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.08154v1
• Date: Thu, 10 Apr 2025 22:37:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:18:59.887554
• Title: Investigating Vision-Language Model for Point Cloud-based Vehicle Classification
• Title（参考訳）: ポイントクラウドに基づく車両分類のためのビジョンランゲージモデルの検討
• Authors: Yiqiao Li, Jie Wei, Camille Kamga,
• Abstract要約: 大型トラックは、大型で操作性に制限があるため、重要な安全上の課題を生じさせる。 従来のLiDARベースのトラック分類手法は広範な手動アノテーションに依存している。 本研究では,ロードサイドのLiDARポイントクラウドデータと視覚言語モデルを統合する新しいフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.9148444463558465
• License:
• Abstract: Heavy-duty trucks pose significant safety challenges due to their large size and limited maneuverability compared to passenger vehicles. A deeper understanding of truck characteristics is essential for enhancing the safety perspective of cooperative autonomous driving. Traditional LiDAR-based truck classification methods rely on extensive manual annotations, which makes them labor-intensive and costly. The rapid advancement of large language models (LLMs) trained on massive datasets presents an opportunity to leverage their few-shot learning capabilities for truck classification. However, existing vision-language models (VLMs) are primarily trained on image datasets, which makes it challenging to directly process point cloud data. This study introduces a novel framework that integrates roadside LiDAR point cloud data with VLMs to facilitate efficient and accurate truck classification, which supports cooperative and safe driving environments. This study introduces three key innovations: (1) leveraging real-world LiDAR datasets for model development, (2) designing a preprocessing pipeline to adapt point cloud data for VLM input, including point cloud registration for dense 3D rendering and mathematical morphological techniques to enhance feature representation, and (3) utilizing in-context learning with few-shot prompting to enable vehicle classification with minimally labeled training data. Experimental results demonstrate encouraging performance of this method and present its potential to reduce annotation efforts while improving classification accuracy.
• Abstract（参考訳）: 大型トラックは、旅客車に比べて大型で操作性に制限があるため、重大な安全上の課題を生んでいる。 トラック特性のより深い理解は、協調運転の安全性を高めるために不可欠である。 従来のLiDARベースのトラック分類手法は広範なマニュアルアノテーションに依存しており、労働集約的でコストがかかる。 大規模データセットでトレーニングされた大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、トラックの分類に数発の学習能力を活用する機会を提供する。 しかしながら、既存のビジョン言語モデル(VLM)は主にイメージデータセットに基づいてトレーニングされており、ポイントクラウドデータを直接処理することは困難である。 本研究は,道路沿いのLiDAR点クラウドデータをVLMと統合し,協調運転環境と安全な運転環境をサポートする,効率的かつ正確なトラック分類を容易にする新しいフレームワークを提案する。 本研究は,(1)実世界のLiDARデータセットをモデル開発に活用すること,(2)VLM入力にポイントクラウドデータを適用するための前処理パイプラインを設計すること,(3)高密度な3次元レンダリングのためのポイントクラウド登録と特徴表現を強化する数学的形態学技術,(3)最小ラベル付きトレーニングデータを用いた車種分類を可能にするために,数ショットプロンプトによるインコンテキスト学習を活用すること,の3つの重要なイノベーションを紹介する。 実験により,本手法の性能向上と,分類精度の向上を図りつつ,アノテーションの取り組みを軽減できる可能性が示された。

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