論文の概要: Woodscape Fisheye Semantic Segmentation for Autonomous Driving -- CVPR
2021 OmniCV Workshop Challenge
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.08246v1
- Date: Sat, 17 Jul 2021 14:32:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-07-20 14:46:11.175921
- Title: Woodscape Fisheye Semantic Segmentation for Autonomous Driving -- CVPR
2021 OmniCV Workshop Challenge
- Title（参考訳）: woodscape fisheye semantic segmentation for autonomous driving -- cvpr 2021 omnicv workshop challenge
- Authors: Saravanabalagi Ramachandran, Ganesh Sistu, John McDonald and Senthil
Yogamani
- Abstract要約: WoodScape fisheye semantic segmentation Challenge for autonomous drivingはCVPR 2021 Workshop on Omnidirectional Computer Visionの一部として開催された。
71のグローバルチームが参加し、合計で395の応募があった。
トップチームは、ResNet-50バックボーンを使用したベースラインのPSPNetよりも、平均IoUと精度が大幅に向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3469719108972504
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present the WoodScape fisheye semantic segmentation challenge for
autonomous driving which was held as part of the CVPR 2021 Workshop on
Omnidirectional Computer Vision (OmniCV). This challenge is one of the first
opportunities for the research community to evaluate the semantic segmentation
techniques targeted for fisheye camera perception. Due to strong radial
distortion standard models don't generalize well to fisheye images and hence
the deformations in the visual appearance of objects and entities needs to be
encoded implicitly or as explicit knowledge. This challenge served as a medium
to investigate the challenges and new methodologies to handle the complexities
with perception on fisheye images. The challenge was hosted on CodaLab and used
the recently released WoodScape dataset comprising of 10k samples. In this
paper, we provide a summary of the competition which attracted the
participation of 71 global teams and a total of 395 submissions. The top teams
recorded significantly improved mean IoU and accuracy scores over the baseline
PSPNet with ResNet-50 backbone. We summarize the methods of winning algorithms
and analyze the failure cases. We conclude by providing future directions for
the research.
- Abstract（参考訳）: 我々は, CVPR 2021 Workshop on Omnidirectional Computer Vision (OmniCV) の一環として, 自律運転のためのWoodScape fisheyeセマンティックセマンティックセマンティックセマンティックセマンティクスの挑戦を行った。
この課題は,魚眼カメラ知覚を対象としたセマンティクスセグメンテーション手法を研究コミュニティが評価する最初の機会の1つである。
強い放射歪み標準モデルは魚眼画像にうまく一般化しないため、物体や物体の視覚的外観の変形を暗黙的に、あるいは明示的な知識としてエンコードする必要がある。
この課題は、魚眼画像に対する知覚の複雑さを扱うための課題と新しい手法を調査するための媒体となった。
この課題はCodaLabでホストされ、最近リリースされた10kサンプルからなるWoodScapeデータセットを使用した。
本稿では,71のグローバルチームが参加し,合計395の応募が集まったコンペの要約を紹介する。
トップチームは、ResNet-50バックボーンを使用したベースラインPSPNetよりも、平均IoUと精度が大幅に向上した。
勝利アルゴリズムの手法を要約し,失敗事例を分析した。
我々は研究の今後の方向性を提供することで結論づける。
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