論文の概要: BEVDet: High-performance Multi-camera 3D Object Detection in
Bird-Eye-View
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11790v1
- Date: Wed, 22 Dec 2021 10:48:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-23 15:25:39.737353
- Title: BEVDet: High-performance Multi-camera 3D Object Detection in
Bird-Eye-View
- Title（参考訳）: BEVDet:バードアイビューにおける高性能マルチカメラ3Dオブジェクト検出
- Authors: Junjie Huang, Guan Huang, Zheng Zhu, and Dalong Du
- Abstract要約: 我々は,2次元オブジェクト検出タスクにおける性能境界を押し上げるために,BEVDetパラダイムを貢献する。
BeVDetは,Bird-Eye-View (BEV) における3次元物体検出の原則に従って開発され,経路計画を手作業で行うことができる。
提案手法は,マルチカメラ3Dオブジェクト検出において有効であり,計算予算と性能のトレードオフが良好である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.560366079077449
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Autonomous driving perceives the surrounding environment for decision making,
which is one of the most complicated scenes for visual perception. The great
power of paradigm innovation in solving the 2D object detection task inspires
us to seek an elegant, feasible, and scalable paradigm for pushing the
performance boundary in this area. To this end, we contribute the BEVDet
paradigm in this paper. BEVDet is developed by following the principle of
detecting the 3D objects in Bird-Eye-View (BEV), where route planning can be
handily performed. In this paradigm, four kinds of modules are conducted in
succession with different roles: an image-view encoder for encoding feature in
image view, a view transformer for feature transformation from image view to
BEV, a BEV encoder for further encoding feature in BEV, and a task-specific
head for predicting the targets in BEV. We merely reuse the existing modules
for constructing BEVDet and make it feasible for multi-camera 3D object
detection by constructing an exclusive data augmentation strategy. The proposed
paradigm works well in multi-camera 3D object detection and offers a good
trade-off between computing budget and performance. BEVDet with 704x256 (1/8 of
the competitors) image size scores 29.4% mAP and 38.4% NDS on the nuScenes val
set, which is comparable with FCOS3D (i.e., 2008.2 GFLOPs, 1.7 FPS, 29.5% mAP
and 37.2% NDS), while requires merely 12% computing budget of 239.4 GFLOPs and
runs 4.3 times faster. Scaling up the input size to 1408x512, BEVDet scores
34.9% mAP, and 41.7% NDS, which requires just 601.4 GFLOPs and significantly
suppresses FCOS3D by 5.4% mAP and 4.5% NDS. The superior performance of BEVDet
tells the magic of paradigm innovation.
- Abstract（参考訳）: 自律運転は、視覚知覚の最も複雑な場面の1つである、意思決定のための周囲の環境を知覚する。
2Dオブジェクト検出タスクの解決におけるパラダイム革新の大きな力は、この分野のパフォーマンス境界を押し上げるためのエレガントで実現可能なスケーラブルなパラダイムを求めるきっかけになります。
この目的のために,本稿では,BEVDetパラダイムをコントリビュートする。
bevdetはバードアイビュー(bev)で3dオブジェクトを検出する原則に従って開発され、経路計画が手軽に行える。
本パラダイムでは、画像ビューにおける特徴を符号化する画像ビューエンコーダ、画像ビューからBEVへの特徴変換を行うビュートランスフォーマー、BEVにおけるさらなる特徴を符号化するBEVエンコーダ、BEVにおける目標を予測するタスク固有ヘッドの4種類のモジュールを、異なる役割で順次実行する。
BEVDetを構築するために既存のモジュールを再利用するだけで、排他的なデータ拡張戦略を構築することで、マルチカメラの3Dオブジェクト検出を可能にする。
提案手法は,マルチカメラ3Dオブジェクト検出において有効であり,計算予算と性能のトレードオフが良好である。
bevdet は 704x256 (競合他社の1/8) で、画像サイズは 29.4% のマップと 38.4% の nds で、これは fcos3d (2008,2 gflops, 1.7 fps, 29.5% map, 37.2% nds) に匹敵するが、12% の計算予算が 239.4 gflops で、4.3 倍高速である。
入力サイズを1408x512にスケールアップすると、BEVDetのスコアは34.9% mAP、41.7% NDSであり、わずか601.4 GFLOPsでFCOS3Dを5.4% mAPと4.5% NDSで大幅に抑制する。
BEVDetの優れたパフォーマンスは、パラダイムイノベーションの魔法を物語っている。
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