초록
차량 지붕에 장착된 회전 LiDAR 센서는 자율 주행 차량에서 널리 사용되고 있습니다. 그러나 대부분의 의미 데이터셋과 알고리즘이 LiDAR 시퀀스 분할을 위해 $360^\circ$ 프레임을 기반으로 작동하여 실시간 응용 프로그램과 호환되지 않는 획득 지연 시간을 초래합니다. 이 문제를 해결하기 위해 먼저 HelixNet을 소개합니다. HelixNet은 세부적인 라벨, 타임스탬프, 그리고 센서 회전 정보가 포함된 $10$억 개의 포인트 데이터셋으로, 분할 알고리즘의 실시간 대응 능력을 정확히 평가하는 데 필요한 정보를 제공합니다. 두 번째로, 회전 LiDAR 시퀀스를 위한 특별히 설계된 소형이고 효율적인 시공간 변환기 구조인 Helix4D를 제안합니다. Helix4D는 전체 센서 회전의 일부에 해당하는 획득 슬라이스에서 작동하여 총 지연 시간을 크게 줄입니다. Helix4D는 HelixNet과 SemanticKITTI에서 최고의 분할 알고리즘과 비슷한 정확도를 달성하면서 지연 시간은 $5\times$ 이상, 모델 크기는 $50\times$ 이상 감소시킵니다. 코드와 데이터는 다음 링크에서 확인 가능합니다: https://romainloiseau.fr/helixnet