通过动态转移网络实现统一的3D和4D全视分段
IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence
|January 3, 2024
概括
本研究介绍了基于LiDAR的全视分段的动态转移网络 (DS-Net),在3D点云中统一对象和场景解析. 4D-DS-Net扩展增强了时间数据,改善了自动驾驶的感知.
科学领域:
- 计算机视觉 计算机视觉
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 自动驾驶自动驾驶的自动驾驶
背景情况:
- 自动驾驶系统需要强大的3D感知.
- 现有的方法往往侧重于对象检测或语义细分,而不是统一的场景解析.
- 由于复杂的点云分布,LiDAR数据带来了独特的挑战.
研究的目的:
- 为基于LiDAR的全视分段开发一个统一的框架.
- 为了应对在3D点云中分析对象和场景的挑战.
- 扩展4D全视分段的框架,将时间信息纳入框架内一致的实例预测.
主要方法:
- 拟议的动态转移网络 (DS-Net) 具有用于复杂点云的动态转移模块.
- 引入了一个高效,可学习的集群模块,适应内核功能.
- 通过从对齐的LiDAR扫描中构建4D数据体积来开发4D-DS-Net,以实现统一的时间集群.
主要成果:
- 作为点云的全光细分框架,DS-Net已经证明了其有效性.
- 4D-DS-Net通过统一时间实例集群,在4D全视分段中实现了卓越的性能.
- 在SemanticKITTI和Panoptic nuScenes数据集上的实验验证了提出的方法.
结论:
- 拟议的DS-Net和4D-DS-Net在自动驾驶的整体3D和4D感知方面取得了重大进展.
- 动态转移模块有效地处理复杂的LiDAR数据分布.
- 在4D-DS-Net中的统一时间处理确保了在多个中一致的实例识别.
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