AMVNet：基于断言的多视图融合网络用于激光雷达语义分割
计算机视觉与模式识别
2020-12-10 v1 机器学习
机器人学
摘要
本文中，我们提出一种基于断言的多视图融合网络（AMVNet）用于激光雷达语义分割，其利用后期融合聚合各基于投影的网络之语义特征。给定来自不同基于投影网络类别分数，我们在分数不一致处执行断言引导的点采样，并将每个采样点的一组点级特征传递给一个简单的点头以精炼预测。这种模块化且分层式的后期融合方法提供了拥有两个独立网络的灵活性，且仅带来轻量网络的微小开销。此类方法对于计算与内存资源常受限的机器人系统（例如自动驾驶车辆）是理想的。大量实验表明 AMVNet 在 SemanticKITTI 与 nuScenes 基准数据集上均取得最先进（state-of-the-art）结果，且我们的方法优于组合基于投影网络类别分数的基线方法。
引用
@article{arxiv.2012.04934,
title = {AMVNet: Assertion-based Multi-View Fusion Network for LiDAR Semantic Segmentation},
author = {Venice Erin Liong and Thi Ngoc Tho Nguyen and Sergi Widjaja and Dhananjai Sharma and Zhuang Jie Chong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2012.04934},
year = {2020}
}
备注
10 pages, 7 figures, 5 tables