FuseSeg:融合多模态数据的激光雷达点云分割
计算机视觉与模式识别
2019-12-20 v2 机器人学
摘要
我们提出了一种简单而有效的激光雷达(LiDAR)与RGB数据融合方法来分割LiDAR点云。利用LiDAR传感器密集的固有距离表示和标定设置,我们建立了两种输入模态之间的点对应关系。随后,我们能够将一域中的特征扭曲并融合到另一域中。因此,我们能够在单一网络内联合利用两个数据源的信息。为了展示我们方法的优点,我们用一个RGB特征分支扩展了点云分割网络SqueezeSeg,并将其融合到原始结构中。我们称为FuseSeg的扩展在KITTI基准上实现了高达18% IoU的提升。除了提高精度外,我们还实现了50 fps的实时性能,是KITTI LiDAR数据记录速度的五倍。
引用
@article{arxiv.1912.08487,
title = {FuseSeg: LiDAR Point Cloud Segmentation Fusing Multi-Modal Data},
author = {Georg Krispel and Michael Opitz and Georg Waltner and Horst Possegger and Horst Bischof},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.08487},
year = {2019}
}
备注
Accepted for publication in WACV 2020