Tidigare arbete visar på löftet om djupt lärandebaserade metoder för segmentering av punktmoln, men dessa metoder måste förbättras för att vara praktiskt användbara. I detta syfte introducerar vi en ny modell SqueezeSegV2. Med en förbättrad modellstruktur är SqueezeSetV2 mer robust mot avhoppsbuller i LiDAR-punktmolnet och uppnår därför betydande noggrannhetsförbättringar. Utbildningsmodeller för punktmolnssegmentering kräver stora mängder märkta data, vilket är dyrt att få tag på. För att kringgå kostnaderna för datainsamling och annotering kan simulatorer som GTA-V användas för att skapa obegränsade mängder märkta, syntetiska data. Men på grund av domänskifte, modeller som är utbildade på syntetiska data ofta inte generaliserar väl till den verkliga världen. Befintliga domänanpassningsmetoder fokuserar huvudsakligen på bilder och de flesta av dem kan inte tillämpas direkt på punktmoln. Vi tar itu med detta problem med en rörledning för domänanpassning som består av tre huvudkomponenter: 1) inlärd intensitetsåtergivning, 2) geodesisk korrelationsjustering och 3) progressiv domänkalibrering. När vi utbildat oss i verkliga data uppvisar vår nya modell segmenteringsnoggrannhetsförbättringar på 6,0-8,6% över den ursprungliga SqueezeSeg. När vi utbildar vår nya modell på syntetiska data med hjälp av den föreslagna domänanpassningsledningen, dubblar vi nästan exaktheten på verkliga data, från 29,0% till 57,4%. Vår källkod och syntetiska dataset är öppen källkod 1.
Tidigare arbete har använt data från GTA-V för att träna objektdetektorer som fungerar på lidarpunktsmoln REF.
SqueezeSegV2: Improved Model Structure and Unsupervised Domain Adaptation for Road-Object Segmentation from a LiDAR Point Cloud
{'venue': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'journal': '2019 International Conference on Robotics and Automation (ICRA)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}