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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-03-27 16:05 Range-Equivariant Convolution for Spherical Projection-based Segmentation of LiDAR Point Clouds ○Hidetaka Marumo・Takashi Matsubara（Osaka Univ）  CCS2021-49 |
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| 抄録 | （和） | 自動運転を実現するには，正確でロバストな環境理解が求められる．そのためのLiDARを用いた点群のセグメンテーションの注目度が高く，これまでにも様々な手法が提案されている．その中でも，LiDAR点群を球面投射によって2次元の距離画像に変換し，それに畳み込みニューラルネットワークを適用するというアプローチが，その効率の良さと設計のしやすさから主流になっている．ところで，変換された距離画像中では，遠くの物体は近くの物体と比べて小さく表現されるため，さらに精度を向上させるためには，ネットワークにスケール同変性を組み込むことが重要である．しかし，我々の知る限り，このような手法において，ネットワークのスケール同変性に着目した手法は見られない．そこで本論文では，LiDARによって計測される物体までの距離と距離画像中のスケール比の間に反比例の関係が成り立つことを利用して，スケーリングされた特徴量を元の特徴量に変換する新たなスケール同変畳み込み手法を提案する． |
| （英） | In autonomous driving, LiDAR point clouds segmentation has attracted much attention. For efficiency and ease of design, the mainstream methods convert the point clouds into 2D range-images by spherical projection and feed them to 2D convolutional neural networks. To boost the accuracy, scale-equivariance incorporated into the network is crucial because distant objects are smaller than nearby ones in images. Focusing on the relationship between the object distance and the scale ratio in images, we propose a novel scale-equivariant convolutional method, which transforms scaled features into unscaled ones by weighting kernels according to the distance of objects. | |
| キーワード | （和） | LiDAR点群 / セマンティックセグメンテーション / 球面投射 / スケール同変性 / 自動運転 / / / |
| （英） | LiDAR point clouds / semantic segmentation / spherical projection / scale-equivariance / autonomous driving / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 442, CCS2021-49, pp. 78-83, 2022年3月. | |
| 資料番号 | CCS2021-49 | |
| 発行日 | 2022-03-20 (CCS) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | CCS2021-49 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
| 開催期間 | 2022-03-27 - 2022-03-27 |
| 開催地（和） | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション |
| 開催地（英） | RUSUTSU RESORT HOTEL & CONVENTION |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2022-03-CCS |
| 本文の言語 | 英語 |
| タイトル（和） | |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Range-Equivariant Convolution for Spherical Projection-based Segmentation of LiDAR Point Clouds |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | LiDAR点群 / LiDAR point clouds |
| キーワード(2)（和/英） | セマンティックセグメンテーション / semantic segmentation |
| キーワード(3)（和/英） | 球面投射 / spherical projection |
| キーワード(4)（和/英） | スケール同変性 / scale-equivariance |
| キーワード(5)（和/英） | 自動運転 / autonomous driving |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 丸茂 英敬 / Hidetaka Marumo / マルモ ヒデタカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 崇 / Takashi Matsubara / マツバラ タカシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-03-27 16:05:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | CCS2021-49 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.442 |
| ページ範囲 | pp.78-83 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-20 (CCS) |
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