Fugu-MT 論文翻訳(概要): LiLa-Net: Lightweight Latent LiDAR Autoencoder for 3D Point Cloud Reconstruction

論文の概要: LiLa-Net: Lightweight Latent LiDAR Autoencoder for 3D Point Cloud Reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.02028v1
Date: Thu, 02 Oct 2025 14:00:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-10-03 16:59:21.152334
Title: LiLa-Net: Lightweight Latent LiDAR Autoencoder for 3D Point Cloud Reconstruction
Title（参考訳）: LiLa-Net:3Dポイントクラウド再構成のための軽量遅延LiDARオートエンコーダ
Authors: Mario Resino, Borja Pérez, Jaime Godoy, Abdulla Al-Kaff, Fernando García,
Abstract要約: LiLa-Netは3Dオートエンコーダアーキテクチャで、実際のトラフィック環境から機能をエンコードし、LiDARのポイントクラウドのみを使用する。主な変更点として、エンコーダのレイヤ数を削減し、スキップ接続を簡素化すると同時に、効率的で代表的なラテントスペースを生成する。モデルは強力な一般化能力を示し、元の交通環境とは無関係なオブジェクトの再構築に成功した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 37.55387782245955
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This work proposed a 3D autoencoder architecture, named LiLa-Net, which encodes efficient features from real traffic environments, employing only the LiDAR's point clouds. For this purpose, we have real semi-autonomous vehicle, equipped with Velodyne LiDAR. The system leverage skip connections concept to improve the performance without using extensive resources as the state-of-the-art architectures. Key changes include reducing the number of encoder layers and simplifying the skip connections, while still producing an efficient and representative latent space which allows to accurately reconstruct the original point cloud. Furthermore, an effective balance has been achieved between the information carried by the skip connections and the latent encoding, leading to improved reconstruction quality without compromising performance. Finally, the model demonstrates strong generalization capabilities, successfully reconstructing objects unrelated to the original traffic environment.
Abstract（参考訳）: この研究は、3DオートエンコーダアーキテクチャであるLiLa-Netを提案し、LiDARのポイントクラウドのみを使用して、実際のトラフィック環境から効率的な機能をエンコードした。この目的のために、私たちはVelodyne LiDARを装備した本物の半自律車を持っています。このシステムはスキップ接続の概念を利用して、最先端アーキテクチャとして広範なリソースを使わずに、パフォーマンスを改善する。主な変更点として、エンコーダ層の数を削減し、スキップ接続を簡素化すると同時に、元のポイントクラウドを正確に再構築できる効率的で代表的なラテントスペースを引き続き生成する。さらに、スキップ接続によって転送される情報と潜時符号化との間の効果的なバランスが達成され、性能を損なうことなく復元品質が向上した。最後に、モデルは強力な一般化能力を示し、元の交通環境とは無関係なオブジェクトの再構築に成功した。

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