Détail de l'autorité
ECCV 2022, 17th European Conference on Computer Vision 23/10/2022 27/10/2022 Tel Aviv Israel Proceedings Springer
nom du congrès :
ECCV 2022, 17th European Conference on Computer Vision
début du congrès :
23/10/2022
fin du congrès :
27/10/2022
ville du congrès :
Tel Aviv
pays du congrès :
Israel
site des actes du congrès :
|
Documents disponibles (1)



Titre : Online segmentation of LiDAR sequences: dataset and algorithm Type de document : Article/Communication Auteurs : Romain Loiseau , Auteur ; Mathieu Aubry, Auteur ; Loïc Landrieu
, Auteur
Editeur : Berlin, Heidelberg, Vienne, New York, ... : Springer Année de publication : 2022 Projets : READY3D / Landrieu, Loïc Conférence : ECCV 2022, 17th European Conference on Computer Vision 23/10/2022 27/10/2022 Tel Aviv Israel Proceedings Springer Importance : pp 301 - 317 Note générale : bibliographie Langues : Anglais (eng) Descripteur : [Vedettes matières IGN] Lasergrammétrie
[Termes IGN] données lidar
[Termes IGN] données localisées 3D
[Termes IGN] jeu de données
[Termes IGN] segmentationRésumé : (auteur) Roof-mounted spinning LiDAR sensors are widely used by autonomous vehicles. However, most semantic datasets and algorithms used for LiDAR sequence segmentation operate on 360∘ frames, causing an acquisition latency incompatible with real-time applications. To address this issue, we first introduce HelixNet, a 10 billion point dataset with fine-grained labels, timestamps, and sensor rotation information necessary to accurately assess the real-time readiness of segmentation algorithms. Second, we propose Helix4D, a compact and efficient spatio-temporal transformer architecture specifically designed for rotating LiDAR sequences. Helix4D operates on acquisition slices corresponding to a fraction of a full sensor rotation, significantly reducing the total latency. Helix4D reaches accuracy on par with the best segmentation algorithms on HelixNet and SemanticKITTI with a reduction of over 5× in terms of latency and 50× in model size. The code and data are available at: https://romainloiseau.fr/helixnet. Numéro de notice : C2022-043 Affiliation des auteurs : UGE-LASTIG+Ext (2020- ) Autre URL associée : vers ArXiv Thématique : IMAGERIE Nature : Communication nature-HAL : ComAvecCL&ActesPubliésIntl DOI : 10.1007/978-3-031-19839-7_18 Date de publication en ligne : 23/10/2022 En ligne : https://doi.org/10.1007/978-3-031-19839-7_18 Format de la ressource électronique : URL article Permalink : https://documentation.ensg.eu/index.php?lvl=notice_display&id=101905