論文の概要: Point-Plane Projections for Accurate LiDAR Semantic Segmentation in Small Data Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.10841v1
• Date: Sat, 13 Sep 2025 15:03:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-16 17:26:22.807162
• Title: Point-Plane Projections for Accurate LiDAR Semantic Segmentation in Small Data Scenarios
• Title（参考訳）: 小型データシナリオにおける高精度LiDARセマンティックセマンティックセグメンテーションのための点平面投影
• Authors: Simone Mosco, Daniel Fusaro, Wanmeng Li, Emanuele Menegatti, Alberto Pretto,
• Abstract要約: LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、自律運転やロボット工学といったアプリケーションにおける3D環境の解釈に不可欠である。 最近の方法では、異なるポイントクラウド表現を利用するか、カメラや外部データセットなどの他のセンサーからのデータを組み込むことで、強力なパフォーマンスを実現している。 点平面投影による2次元表現から特徴を効果的に学習することで点ベース手法の性能を向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.856790488516224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR point cloud semantic segmentation is essential for interpreting 3D environments in applications such as autonomous driving and robotics. Recent methods achieve strong performance by exploiting different point cloud representations or incorporating data from other sensors, such as cameras or external datasets. However, these approaches often suffer from high computational complexity and require large amounts of training data, limiting their generalization in data-scarce scenarios. In this paper, we improve the performance of point-based methods by effectively learning features from 2D representations through point-plane projections, enabling the extraction of complementary information while relying solely on LiDAR data. Additionally, we introduce a geometry-aware technique for data augmentation that aligns with LiDAR sensor properties and mitigates class imbalance. We implemented and evaluated our method that applies point-plane projections onto multiple informative 2D representations of the point cloud. Experiments demonstrate that this approach leads to significant improvements in limited-data scenarios, while also achieving competitive results on two publicly available standard datasets, as SemanticKITTI and PandaSet. The code of our method is available at https://github.com/SiMoM0/3PNet
• Abstract（参考訳）: LiDARポイントクラウドセマンティックセグメンテーションは、自律運転やロボット工学といったアプリケーションにおける3D環境の解釈に不可欠である。 最近の方法では、異なるポイントクラウド表現を利用するか、カメラや外部データセットなどの他のセンサーからのデータを組み込むことで、強力なパフォーマンスを実現している。 しかし、これらのアプローチは、しばしば高い計算複雑性に悩まされ、大量のトレーニングデータを必要とする。 本稿では,点面投影による2次元表現から特徴を効果的に学習し,LiDARデータのみに依存した補完情報を抽出することにより,点ベース手法の性能を向上させる。 さらに、LiDARセンサ特性と整合し、クラス不均衡を緩和するデータ拡張のための幾何学的手法を導入する。 我々は、点雲の複数の情報的2次元表現に点面投影を適用する手法を実装し、評価した。 また、SemanticKITTIとPandaSetの2つの公開標準データセット上での競合的な結果も達成している。 私たちのメソッドのコードはhttps://github.com/SiMoM0/3PNetで利用可能です。

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