D-Aug：增强动态LiDAR场景的数据增强
计算机视觉与模式识别
2024-04-18 v1
摘要
创建具有像素级标注的大型LiDAR数据集面临重大挑战。虽然已经开发了许多数据增强方法来减少对人工标注的依赖，但这些方法主要关注静态场景，而忽略了动态场景数据增强的重要性，而动态场景对于自动驾驶至关重要。为了解决这个问题，我们提出了D-Aug，一种专门用于增强动态场景的LiDAR数据增强方法。D-Aug提取对象并将其插入到动态场景中，同时考虑这些对象在连续帧中的连续性。为了无缝插入动态场景，我们提出了一种参考引导方法，包括动态碰撞检测和旋转对齐。此外，我们提出了一种像素级道路识别策略，以有效确定合适的插入位置。我们使用nuScenes数据集和各种3D检测和跟踪方法验证了我们的方法。对比实验证明了D-Aug的优越性。
引用
@article{arxiv.2404.11127,
title = {D-Aug: Enhancing Data Augmentation for Dynamic LiDAR Scenes},
author = {Jiaxing Zhao and Peng Zheng and Rui Ma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2404.11127},
year = {2024}
}
备注
4pages, 4 figures