基于GAN的LiDAR强度仿真
计算机视觉与模式识别
2023-11-28 v1 图像与视频处理
摘要
真实的车载传感器仿真是开发自动驾驶的重要元素。由于像LiDAR这样的视觉传感器的基于物理的实现在实践中较为复杂，基于数据的方法提供了解决方案。利用来自真实测试的相机图像与LiDAR扫描对，可以训练GAN在二者间进行转换。对于此过程，我们贡献了两处补充。首先，我们利用相机图像，获取分割数据和稠密深度图作为训练的额外输入。其次，我们通过测试目标检测网络在真实与合成点云间的泛化能力来评估LiDAR仿真的性能，从而无需真实值点云即可实现评估。结合两者，我们仿真了LiDAR点云并展示了其真实性。
引用
@article{arxiv.2311.15415,
title = {GAN-Based LiDAR Intensity Simulation},
author = {Richard Marcus and Felix Gabel and Niklas Knoop and Marc Stamminger},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.15415},
year = {2023}
}