| 講演名 | 2022-03-27 Range-Equivariant Convolution for Spherical Projection-based Segmentation of LiDAR Point Clouds 丸茂 英敬(阪大), 松原 崇(阪大), |
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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． |
| 抄録(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 |
| キーワード(英) | LiDAR point clouds / semantic segmentation / spherical projection / scale-equivariance / autonomous driving |
| 資料番号 | CCS2021-49 |
| 発行日 | 2022-03-20 (CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | CCS |
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| 開催期間 | 2022/3/27(から1日開催) |
| 開催地（和） | 北海道 ルスツリゾートホテル&コンベンション（ハイブリッド開催，主：現地開催，副） |
| 開催地（英） | RUSUTSU RESORT HOTEL & CONVENTION |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 浅井 哲也(北大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Asai(Hokkaido Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 赤井 恵(北大) / 会田 雅樹(都立大) |
| 副委員長氏名（英） | Megumi Akai(Hokkaido Univ.) / Masaki Aida(TMU) |
| 幹事氏名（和） | 中田 一紀(TDK) / 眞田 耕輔(三重大) |
| 幹事氏名（英） | Kazuki Nakada(TDK) / Kosuke Sanada(Mie Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 安東 弘泰(筑波大) / 松原 崇(阪大) / 宮田 純子(芝浦工大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyasu Ando(Tsukuba Univ.) / Takashi Matsubara(Osaka Univ.) / Sumiko Miyata(Shibaura Inst. of Tech.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | ENG |
| 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（和） | |
| 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 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 丸茂 英敬 / Hidetaka Marumo |
| 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） | 松原 崇 / Takashi Matsubara |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ) |
| 発表年月日 | 2022-03-27 |
| 資料番号 | CCS2021-49 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | CCS-442 |
| ページ範囲 | pp.78-83(CCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-03-20 (CCS) |