論文の概要: BEV-MODNet: Monocular Camera based Bird's Eye View Moving Object Detection for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.04937v1
• Date: Sun, 11 Jul 2021 01:11:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-07-13 15:48:09.356554
• Title: BEV-MODNet: Monocular Camera based Bird's Eye View Moving Object Detection for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: BEV-MODNet:自律走行のための単眼カメラによる鳥の視線移動物体検出
• Authors: Hazem Rashed, Mariam Essam, Maha Mohamed, Ahmad El Sallab and Senthil Yogamani
• Abstract要約: CNNは、現場のグローバルコンテキストを活用して、より良いプロジェクトを作成することができる。 我々は、BEV空間内で5つのクラスを移動するオブジェクトマスクのアノテーションを備えた12.9k画像からなる拡張KITTI-rawデータセットを作成する。 簡単なベースライン実装を用いてmIoUの13%の大幅な改善を観測した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9769485817170387
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Detection of moving objects is a very important task in autonomous driving systems. After the perception phase, motion planning is typically performed in Bird's Eye View (BEV) space. This would require projection of objects detected on the image plane to top view BEV plane. Such a projection is prone to errors due to lack of depth information and noisy mapping in far away areas. CNNs can leverage the global context in the scene to project better. In this work, we explore end-to-end Moving Object Detection (MOD) on the BEV map directly using monocular images as input. To the best of our knowledge, such a dataset does not exist and we create an extended KITTI-raw dataset consisting of 12.9k images with annotations of moving object masks in BEV space for five classes. The dataset is intended to be used for class agnostic motion cue based object detection and classes are provided as meta-data for better tuning. We design and implement a two-stream RGB and optical flow fusion architecture which outputs motion segmentation directly in BEV space. We compare it with inverse perspective mapping of state-of-the-art motion segmentation predictions on the image plane. We observe a significant improvement of 13% in mIoU using the simple baseline implementation. This demonstrates the ability to directly learn motion segmentation output in BEV space. Qualitative results of our baseline and the dataset annotations can be found in https://sites.google.com/view/bev-modnet.
• Abstract（参考訳）: 移動物体の検出は、自律運転システムにおいて非常に重要なタスクである。 知覚フェーズの後、動作計画は通常バードアイビュー(BEV)空間で行われる。 これは、画像平面上で検出されたオブジェクトをトップビューのBEV平面に投影する必要がある。 このようなプロジェクションは、深度情報や遠方でのノイズマッピングの欠如によってエラーを起こしやすい。 CNNは、現場のグローバルコンテキストを活用して、より良いプロジェクトを作成することができる。 本研究では,モノクル画像を直接入力として,BEVマップ上での終端移動物体検出(MOD)について検討する。 我々の知る限り、そのようなデータセットは存在せず、5つのクラスのためにBEV空間で動くオブジェクトマスクのアノテーションを備えた12.9k画像からなる拡張KITTI-rawデータセットを作成します。 データセットはクラスに依存しないモーションキューベースのオブジェクト検出に使用され、クラスはチューニングを改善するためにメタデータとして提供される。 我々は,bev空間内で直接動作セグメンテーションを出力する2ストリームrgbとオプティカルフロー融合アーキテクチャを設計し実装する。 画像平面上での最先端動作分割予測の逆視点マッピングと比較する。 簡単なベースライン実装を用いてmIoUの13%の大幅な改善を観測した。 これは、bev空間で動きのセグメンテーション出力を直接学習する能力を示している。 私たちのベースラインとデータセットのアノテーションの質的な結果は、https://sites.google.com/view/bev-modnetで確認できます。

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