Automatische instanzbasierte Segmentierung von LiDAR-3D-Scans ohne Aufsicht

Core Concepts

Wir entwickeln einen lernbasierten, etikettenfreien Algorithmus zur instanzbasierten Segmentierung von Outdoor-LiDAR-3D-Punktwolken. Unser Verfahren nutzt dichte, registrierte 3D- und RGB-Daten, um dichte 3D-Instanzmaskenvorschläge zu erstellen, indem es ein merkmalsbewusstes Netzwerk konstruiert und zerschneidet. Unser Algorithmus profitiert zusätzlich von einem selbsttrainierten Verfeinerungsschritt, der keine Referenzannotationen erfordert, sondern die auf unüberwachte Weise erhaltenen Vorschläge anpasst und verfeinert.

Abstract

Unser Algorithmus zur instanzbasierten Segmentierung von Outdoor-LiDAR-3D-Punktwolken besteht aus zwei Hauptkomponenten: Generierung von Instanzmaskenvorschlägen: Wir verbinden benachbarte 3D-Punkte in einen gewichteten Proxy-Graphen und zerschneiden diesen Graphen, um Gruppen von Punkten als Instanzen zu isolieren. Zur Modellierung der Wahrscheinlichkeit, dass zwei verknüpfte Punkte zur selben Instanz gehören, gewichten wir den Graphen anhand einer Ähnlichkeitsfunktion, die multimodale punktweise Darstellungen integriert. Wir verwenden selbstüberwachte TARL-Punktdarstellungen und DINOv2-Bilddarstellungen, um die Ähnlichkeit zwischen Punkten zu berechnen. Um die Skalierbarkeit auf große Szenen zu gewährleisten, führen wir die Instanzgenerierung in überlappenden lokalen Punktchunks durch und entwickeln einen Algorithmus zum Zusammenführen der Vorhersagen. Selbsttrainierte Verfeinerung der Instanzmasken: Die durch den Graphenschnitt erhaltenen Instanzmasken können Rauschen, Unter- oder Übersegmentierung aufweisen. Statt sie als endgültige Instanzen zu behandeln, verfeinern wir diese anfänglichen Vorhersagen mit Hilfe eines selbsttrainierten neuronalen Netzwerks. Unser selbsttrainiertes Netzwerk nimmt Punktkoordinaten als Eingabe und produziert pro Punkt Instanzmasken und Konfidenzwerte als Ausgabe. Wir optimieren eine gewichtete Kombination aus Dice- und Kreuzentropie-Verlusten, um das Netzwerk zu trainieren. Unsere Experimente auf dem SemanticKITTI-Benchmark zeigen, dass unser Ansatz die Leistung unüberwachter Basislinien deutlich übertrifft und mit überwachten Methoden vergleichbare Ergebnisse erzielt, ohne manuelle Annotationen zu benötigen.

Stats

Die Punktwolke umfasst durchschnittlich 60.000 Punkte pro Chunk. Wir verwenden eine Voxelgröße von 35 cm für eine gute Balance zwischen Rechenaufwand und Leistung.

Quotes

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Key Insights Distilled From

AutoInst

by Cedr... at arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16318.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte unser Ansatz für die Segmentierung dynamischer Objekte in Outdoor-Szenen erweitert werden?

Um unseren Ansatz auf die Segmentierung dynamischer Objekte in Outdoor-Szenen auszudehnen, könnten wir verschiedene Techniken und Modelle integrieren, die die Bewegung und Veränderung von Objekten im Raum erfassen können. Ein möglicher Ansatz wäre die Integration von Bewegungserkennungsalgorithmen, die auf zeitlich aufeinanderfolgenden 3D-Scans basieren, um dynamische Objekte zu identifizieren und von statischen Objekten zu unterscheiden. Darüber hinaus könnten Methoden des objektbasierten Trackings verwendet werden, um die Bewegungspfade von dynamischen Objekten im 3D-Raum zu verfolgen und ihre Instanzen im Laufe der Zeit zu segmentieren. Die Integration von Geschwindigkeits- und Beschleunigungsdaten in den Segmentierungsprozess könnte auch dazu beitragen, die Dynamik der Objekte besser zu erfassen und präzisere Segmentierungen zu erzielen.

Welche Herausforderungen müssen angegangen werden, um unseren Algorithmus auf andere Arten von 3D-Sensordaten wie Kameras oder Radaren anzuwenden?

Die Anwendung unseres Algorithmus auf andere Arten von 3D-Sensordaten wie Kameras oder Radaren würde einige Herausforderungen mit sich bringen, die berücksichtigt werden müssen. Datenrepräsentation und Merkmalsextraktion: Die Merkmalsextraktion aus Kamerasensordaten erfordert möglicherweise die Verwendung von Bildverarbeitungstechniken wie Convolutional Neural Networks (CNNs), während für Radardaten spezielle Signalverarbeitungsalgorithmen erforderlich sind. Die Integration dieser unterschiedlichen Merkmalsextraktionsmethoden in unseren Algorithmus erfordert eine sorgfältige Anpassung und Abstimmung. Datenfusion und Kalibrierung: Die Fusion von Daten aus verschiedenen Sensortypen erfordert eine präzise Kalibrierung und Synchronisierung, um konsistente und genaue Ergebnisse zu erzielen. Die Herausforderung besteht darin, die Daten aus den verschiedenen Sensoren in einem einheitlichen Koordinatensystem zu vereinen und Inkonsistenzen oder Fehler bei der Fusion zu vermeiden. Anpassung an unterschiedliche Datenformate: Kameras, Radare und LiDAR-Sensoren liefern unterschiedliche Arten von Daten und Formaten. Unser Algorithmus müsste flexibel genug sein, um mit verschiedenen Datenformaten umgehen zu können und eine konsistente Verarbeitung und Segmentierung zu gewährleisten.

Wie könnte unser Verfahren zur instanzbasierten Segmentierung mit Methoden zur semantischen Segmentierung kombiniert werden, um eine vollständige Beschreibung der Umgebung zu erhalten?

Die Kombination unseres Verfahrens zur instanzbasierten Segmentierung mit Methoden zur semantischen Segmentierung könnte eine umfassende Beschreibung der Umgebung ermöglichen, die sowohl die spezifischen Instanzen von Objekten als auch deren semantische Klassifizierung umfasst. Segmentierungsebene: Zunächst könnten wir unser Verfahren zur instanzbasierten Segmentierung nutzen, um einzelne Objektinstanzen im 3D-Raum zu identifizieren und zu segmentieren. Dies würde es ermöglichen, jedes Objekt in der Szene individuell zu erfassen und zu isolieren. Semantische Klassifizierung: Anschließend könnten wir Methoden zur semantischen Segmentierung einsetzen, um die einzelnen Objektinstanzen basierend auf ihrer semantischen Zugehörigkeit zu klassifizieren. Dies würde es ermöglichen, Objekte in der Szene nach Kategorien wie Fahrzeugen, Gebäuden, Fußgängern usw. zu gruppieren. Fusion und Integration: Durch die Fusion der instanzbasierten Segmentierung mit der semantischen Segmentierung könnten wir eine umfassende Beschreibung der Umgebung erhalten, die sowohl die spezifischen Objektinstanzen als auch ihre semantische Bedeutung berücksichtigt. Dies würde es ermöglichen, eine detaillierte und vollständige Darstellung der 3D-Umgebung zu erhalten, die für Anwendungen wie autonome Navigation oder Umgebungsmodellierung von großem Nutzen ist.