用于激光雷达扫描处理的半局部卷积
计算机视觉与模式识别
2021-12-01 v1 机器学习
摘要
许多应用，如移动机器人和自动驾驶车辆，使用LiDAR传感器来获取其三维环境的详细信息。许多方法使用类图像的投影来高效处理这些LiDAR测量数据，并使用深度卷积神经网络来预测扫描中每个点的语义类别。空间平稳性假设使得卷积的使用成为可能。然而，LiDAR扫描在垂直轴上表现出很大的外观差异。因此，我们提出半局部卷积(SLC)，一种在垂直维度上减少权值共享的卷积层。我们首次在不受其他模型改变影响的情况下研究了此类层的使用。我们的实验在分割IoU或准确率方面未显示出相对于传统卷积层的任何提升。
引用
@article{arxiv.2111.15615,
title = {Semi-Local Convolutions for LiDAR Scan Processing},
author = {Larissa T. Triess and David Peter and J. Marius Zöllner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2111.15615},
year = {2021}
}
备注
arXiv admin note: text overlap with arXiv:2004.11803