最新综述!分析用于实时车载激光雷达感知的点云深度学习表示(空间结构/光栅化/坐标系)
随着帧速率、点云大小和传感器分辨率的增加,这些点云的实时处理仍必须从车辆环境的这张日益精确的图片中提取语义。在这些点云上运行的深度神经网络性能和准确性的一个决定因素是底层数据表示及其计算方式。本文调查了神经网络中使用的计算表示与其性能特征之间的关系,提出了现代深度神经网络中用于3D点云处理的LiDAR点云表示的新计算分类法。使用这种分类法,对不同的方法家族进行结构化分析,论文揭示了在计算效率、内存需求和表示能力方面的共同优势和局限性,这些都是通过语义分割性能来衡量的。最后,论文为基于神经网络的点云处理方法的未来发展提供了一些见解和指导。