PointSSC: A Cooperative Vehicle-Infrastructure Point Cloud Benchmark for Semantic Scene Completion

Core Concepts

Semantic Scene Completion (SSC) benchmark for outdoor point cloud scenes with long-range perception and minimal occlusion.

Abstract

PointSSC introduces a benchmark for semantic scene completion using point clouds from cooperative vehicle-infrastructure views. It addresses the limitations of existing SSC models by providing a challenging testbed for real-world navigation. The dataset is developed based on V2X-Seq, offering a comprehensive dataset with spatial coverage and data volume. The model proposed for PointSSC includes a Spatial-Aware Transformer and Completion and Segmentation Cooperative Module to advance semantic point cloud completion. Experimental results show the superiority of the PointSSC model over existing methods in terms of completeness and segmentation accuracy. PointSSCは、協力的な車両インフラストラクチャービューを使用したセマンティックシーン補完のためのベンチマークを導入します。既存のSSCモデルの制限に対処するため、実世界ナビゲーション向けの厳しい試験環境を提供します。データセットはV2X-Seqに基づいて開発され、空間カバレッジとデータ量が豊富な包括的なデータセットを提供します。PointSSC向けに提案されたモデルには、Spatial-Aware TransformerとCompletionおよびSegmentation Cooperative Moduleが含まれており、セマンティックポイントクラウド補完を進化させることができます。実験結果は、PointSSCモデルが完全性とセグメンテーション精度において既存の方法に優越性を示しています。

Stats

PointSSC provides a challenging testbed for semantic point cloud completion. The dataset is derived from V2X-Seq, offering large data volume and spatial coverage. The model includes a Spatial-Aware Transformer and Completion and Segmentation Cooperative Module. Experimental results demonstrate the superiority of the PointSSC model over existing methods.

Quotes

"Most current SSC datasets rely on vehicle-mounted sensors, which have limited perception range." "Infrastructure sensors possess longer range and fewer blind spots compared to vehicle sensors." "Our model explores semantic point cloud completion for large outdoor scenes."

Key Insights Distilled From

PointSSC

by Yuxiang Yan,... at arxiv.org 03-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.12708.pdf

Deeper Inquiries

How can the use of infrastructure-side datasets enhance semantic scene understanding in autonomous driving

自動運転におけるインフラ側データセットの利用は、意味的なシーン理解を向上させるために重要です。インフラ側センサーは通常、長い範囲での知覚能力を持ち、また移動する車両側LiDARと異なり、固定されているため一定の視点からシーンを捉えます。このような異なる視点から得られる情報は相補的であり、統合することでより包括的かつ正確な3D環境モデルが構築されます。例えば、道路や建物の形状や位置情報がリアルタイムで提供されることで、自律走行車両は周囲の状況をより正確に把握し安全性を高められます。

What are the potential drawbacks or limitations of adopting a cooperative vehicle-infrastructure perspective in SSC models

SSCモデルに協調型車両-インフラストラクチャービューを採用する際の潜在的な欠点や制限事項はいくつかあります。まず第一に、インフラストラクチャーサイドデータセットへのアクセスが限られている場合があります。特定地域や特定施設内部へのアクセス制約があったりすると、十分な量や多様性のデータ収集が難しくなります。さらに、協調ビューポイント間で整合性を保つ必要があるため同期化問題も発生します。また計算コストも増加しやすく（例：大量ポイント処理）、リソース消費量も増大します。

How might advancements in semantic scene completion impact other fields beyond autonomous navigation

意味的シーン完了技術の進歩は自律航法以外でも他分野に影響を与え得ます。 ロボティクス: ロボットナビゲーションでは精密かつ包括的な環境マッピング・理解が不可欠です。 都市計画: 都市開発プロジェクトでは建物配置や公共空間設計等に役立ちます。 災害管理: 災害時に被災地域マッピング・救助活動支援等へ応用可能です。 医療: 画像処理技術と組み合わせて手術支援・医学画像解析等向上させ得ます。 これら他分野へ技術応用展開すれば新たな革新及び社会貢献も期待されます。