Towards classification-based representation learning for place recognition on LiDAR scans

📄 arXiv: 2511.00738v2 📥 PDF

作者: Maksim Konoplia, Dmitrii Khizbullin

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-01 (更新: 2025-11-04)

💡 一句话要点

提出基于分类的LiDAR点云表征学习方法，用于解决定位识别问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 定位识别 LiDAR点云 多分类 表征学习 自动驾驶

📋 核心要点

  1. 现有定位识别方法主要依赖对比学习，存在训练效率和稳定性方面的挑战。
  2. 本文提出将定位识别问题转化为多分类问题，直接预测LiDAR扫描数据的位置标签。
  3. 实验表明，该方法在NuScenes数据集上取得了与对比学习方法相当的性能，并提升了训练效率。

📝 摘要（中文）

本文针对自动驾驶中至关重要的定位识别问题，探索了一种不同于传统对比学习的方案。该方法将定位识别任务转化为一个多分类问题，为LiDAR扫描数据分配离散的位置标签，并训练一个编码器-解码器模型来直接分类每个扫描数据的位置。在NuScenes数据集上的评估结果表明，该方法在训练效率和稳定性方面具有优势，并且能够达到与基于对比学习的方法相媲美的性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决自动驾驶中利用LiDAR点云进行精确定位识别的问题。现有方法，特别是基于对比学习的方法，在训练过程中可能面临效率低下和训练不稳定的挑战，例如需要大量的负样本进行对比，以及对超参数敏感等问题。

核心思路：论文的核心思路是将定位识别问题重新定义为一个多分类问题。不再通过对比学习的方式学习相似和不相似的样本对，而是直接学习每个LiDAR扫描数据对应的离散位置标签。这种方法避免了对比学习中负样本选择和超参数调整的复杂性。

技术框架：该方法采用编码器-解码器结构。编码器负责将LiDAR扫描数据转换为低维的特征向量，解码器则基于该特征向量预测扫描数据所属的位置类别。整个框架通过最小化分类损失函数进行端到端训练。

关键创新：最重要的创新在于将定位识别问题从传统的对比学习框架转变为多分类框架。这种转变简化了训练过程，提高了训练效率和稳定性。此外，直接预测位置类别也使得模型更容易解释和调试。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择合适的编码器-解码器网络结构，例如PointNet++或VoxelNet作为编码器，以及相应的解码器结构；2) 定义清晰的位置类别划分策略，例如将地图划分为离散的网格，每个网格对应一个位置类别；3) 使用交叉熵损失函数作为分类损失函数，优化模型参数。

📊 实验亮点

论文在NuScenes数据集上进行了实验，结果表明，基于分类的定位识别方法能够达到与基于对比学习的方法相媲美的性能。更重要的是，该方法在训练效率和稳定性方面具有显著优势，这使得它在实际应用中更具吸引力。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于自动驾驶、机器人导航、增强现实等领域。通过提高定位识别的准确性和效率，可以增强自动驾驶系统的安全性，提升机器人自主导航的能力，并为增强现实应用提供更精确的位置信息。未来，该方法可以进一步扩展到其他传感器数据，例如视觉图像，实现多模态融合的定位识别。

📄 摘要（原文）

Place recognition is a crucial task in autonomous driving, allowing vehicles to determine their position using sensor data. While most existing methods rely on contrastive learning, we explore an alternative approach by framing place recognition as a multi-class classification problem. Our method assigns discrete location labels to LiDAR scans and trains an encoder-decoder model to classify each scan's position directly. We evaluate this approach on the NuScenes dataset and show that it achieves competitive performance compared to contrastive learning-based methods while offering advantages in training efficiency and stability.