RangeSeg:3D LiDARポイントクラウドのレンジを意識した実時間セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

Chen Tzu-Hsuan; Chang Tian Sheuan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204355179965 整理番号：22P0342759

RangeSeg:3D LiDARポイントクラウドのレンジを意識した実時間セグメンテーション【JST・京大機械翻訳】

RangeSeg: Range-Aware Real Time Segmentation of 3D LiDAR Point Clouds

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発行年： 2022年05月02日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年05月02日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

3D LiDARポイントクラウドに基づくセマンティック屋外シーン理解は,疎で不規則なデータ構造による自律運転のための挑戦的なタスクである。本論文は,異なるLiDARレーザビームの不均等な範囲分布を利用して,範囲認識インスタンスセグメンテーションネットワーク,範囲Segを提案した。範囲Segは,2つの範囲依存復号器を有する共有符号器バックボーンを使用する。重い復号器は,遠方と小さな物体が小さな物体検出精度を改善するために位置する範囲画像のトップを計算するだけであり,光復号器は,低い計算コストのために全範囲画像を計算する。結果を,インスタンスレベルセグメンテーション結果を得るために,分解能加重距離関数によるDBSCAN法によってさらにクラスタ化した。KITTIデータセットに関する実験は,RangeSegが,莫大な高速化で最先端の意味セグメンテーション法よりも優れ,小と遠の物体に関するインスタンスレベルセグメンテーション性能を改善することを示した。全体の範囲Segパイプラインは,平均で19フレームを有するNVIDIA超記述{登録}JETSON AGX Xavierに関するリアルタイム要求を満たした。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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