論文の概要: RangeSAM: Leveraging Visual Foundation Models for Range-View repesented LiDAR segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2509.15886v1
• Date: Fri, 19 Sep 2025 11:33:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-22 18:18:11.144583
• Title: RangeSAM: Leveraging Visual Foundation Models for Range-View repesented LiDAR segmentation
• Title（参考訳）: RangeSAM: Range-View Resented LiDARセグメンテーションのためのVisual Foundation Modelの活用
• Authors: Paul Julius Kühn, Duc Anh Nguyen, Arjan Kuijper, Holger Graf, Dieter Fellner, Saptarshi Neil Sinha,
• Abstract要約: 本稿では,SAM2を3次元セグメンテーションに適応させる最初のレンジビューフレームワークを提案する。 提案手法は,2D中心パイプラインの速度,スケーラビリティ,デプロイメントの単純さを生かしながら,セマンティックKITTI上での競合性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.513648249086729
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Point cloud segmentation is central to autonomous driving and 3D scene understanding. While voxel- and point-based methods dominate recent research due to their compatibility with deep architectures and ability to capture fine-grained geometry, they often incur high computational cost, irregular memory access, and limited real-time efficiency. In contrast, range-view methods, though relatively underexplored - can leverage mature 2D semantic segmentation techniques for fast and accurate predictions. Motivated by the rapid progress in Visual Foundation Models (VFMs) for captioning, zero-shot recognition, and multimodal tasks, we investigate whether SAM2, the current state-of-the-art VFM for segmentation tasks, can serve as a strong backbone for LiDAR point cloud segmentation in the range view. We present , to our knowledge, the first range-view framework that adapts SAM2 to 3D segmentation, coupling efficient 2D feature extraction with standard projection/back-projection to operate on point clouds. To optimize SAM2 for range-view representations, we implement several architectural modifications to the encoder: (1) a novel module that emphasizes horizontal spatial dependencies inherent in LiDAR range images, (2) a customized configuration of tailored to the geometric properties of spherical projections, and (3) an adapted mechanism in the encoder backbone specifically designed to capture the unique spatial patterns and discontinuities present in range-view pseudo-images. Our approach achieves competitive performance on SemanticKITTI while benefiting from the speed, scalability, and deployment simplicity of 2D-centric pipelines. This work highlights the viability of VFMs as general-purpose backbones for 3D perception and opens a path toward unified, foundation-model-driven LiDAR segmentation. Results lets us conclude that range-view segmentation methods using VFMs leads to promising results.
• Abstract（参考訳）: ポイントクラウドセグメンテーションは、自動運転と3Dシーン理解の中心である。 ボクセルとポイントベースの手法は、深層アーキテクチャとの互換性と微粒な幾何学を捉える能力によって近年研究が優勢になっているが、計算コスト、不規則なメモリアクセス、リアルタイムの効率の制限といった問題もしばしば生じている。 対照的に、レンジビュー法は比較的探索されていないが、成熟した2次元セマンティックセグメンテーション技術を利用して高速で正確な予測を行うことができる。 キャプション、ゼロショット認識、マルチモーダルタスクのためのVisual Foundation Models (VFM) の急速な進歩により、セグメンテーションタスクの現在最先端のVFMであるSAM2が、レンジビューにおけるLiDARポイントクラウドセグメンテーションの強力なバックボーンとして機能するかどうかを調査する。 SAM2を3次元セグメンテーションに適応させる最初のレンジビューフレームワークについて,標準的なプロジェクション/バックプロジェクションと2次元特徴抽出を結合し,ポイントクラウド上で動作させる。 1)LiDAR領域の画像に固有の水平空間依存性を強調する新しいモジュール,(2)球面投影の幾何学的特性に合わせたカスタマイズされた構成,(3)レンジビュー擬似イメージに特有の空間パターンや不連続性を捉えるように設計されたエンコーダバックボーンの適応機構。 当社のアプローチは,2D中心パイプラインの速度,スケーラビリティ,デプロイメントの単純さを生かしながら,SemanticKITTI上での競合的なパフォーマンスを実現している。 本研究は,3次元知覚のための汎用バックボーンとしてのVFMの実現性を強調し,基礎モデル駆動型LiDARセグメンテーションへの道を開く。 その結果, VFMを用いたレンジビューセグメンテーション手法が有望な結果をもたらすという結論が得られた。

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