面向嵌入式平台实时激光雷达数据分割的多尺度交互方法
计算机视觉与模式识别
2021-11-30 v2
摘要
激光雷达数据的实时语义分割对自动驾驶车辆至关重要，这类车辆通常配备嵌入式平台且计算资源有限。直接在点云上操作的方法使用复杂的空间聚合运算，其代价高昂且难以针对嵌入式平台优化，因此不适用于嵌入式系统的实时应用。作为替代，基于投影的方法更高效且可在嵌入式平台上运行。然而，当前最先进的基于投影的方法在精度上不及基于点的方法，且参数量达数百万。本文因此提出一种名为多尺度交互网络（Multi-scale Interaction Network, MINet）的基于投影的方法，其高效且精确。该网络使用多条不同尺度的路径，并在各尺度间平衡计算资源。尺度间的额外密集交互避免了冗余计算，使网络极为高效。所提网络在精度、参数量和运行时间上均优于基于点、基于图像和基于投影的方法。此外，该网络在嵌入式平台上每秒处理超过 24 帧扫描，高于激光雷达传感器的帧率，因此适用于自动驾驶车辆。
引用
@article{arxiv.2008.09162,
title = {Multi-scale Interaction for Real-time LiDAR Data Segmentation on an Embedded Platform},
author = {Shijie Li and Xieyuanli Chen and Yun Liu and Dengxin Dai and Cyrill Stachniss and Juergen Gall},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.09162},
year = {2021}
}