論文の概要: ViT-BEVSeg: A Hierarchical Transformer Network for Monocular Birds-Eye-View Segmentation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15667v1
• Date: Tue, 31 May 2022 10:18:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 22:19:55.635597
• Title: ViT-BEVSeg: A Hierarchical Transformer Network for Monocular Birds-Eye-View Segmentation
• Title（参考訳）: vit-bevseg:単眼鳥眼セグメンテーションのための階層的トランスフォーマーネットワーク
• Authors: Pramit Dutta, Ganesh Sistu, Senthil Yogamani, Edgar Galv\'an and John McDonald
• Abstract要約: 本研究では,バードアイビュー (BEV) マップを生成するために,視覚変換器 (ViT) をバックボーンアーキテクチャとして用いることを評価する。 我々のネットワークアーキテクチャであるViT-BEVSegは、入力画像のマルチスケール表現を生成するために標準視覚変換器を使用している。 我々は、最先端のアプローチと比較してかなり改善されたnuScenesデータセットに対するアプローチを評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.70519393940262
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Generating a detailed near-field perceptual model of the environment is an important and challenging problem in both self-driving vehicles and autonomous mobile robotics. A Bird Eye View (BEV) map, providing a panoptic representation, is a commonly used approach that provides a simplified 2D representation of the vehicle surroundings with accurate semantic level segmentation for many downstream tasks. Current state-of-the art approaches to generate BEV-maps employ a Convolutional Neural Network (CNN) backbone to create feature-maps which are passed through a spatial transformer to project the derived features onto the BEV coordinate frame. In this paper, we evaluate the use of vision transformers (ViT) as a backbone architecture to generate BEV maps. Our network architecture, ViT-BEVSeg, employs standard vision transformers to generate a multi-scale representation of the input image. The resulting representation is then provided as an input to a spatial transformer decoder module which outputs segmentation maps in the BEV grid. We evaluate our approach on the nuScenes dataset demonstrating a considerable improvement in the performance relative to state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 環境の詳細な近接場知覚モデルの生成は、自動運転車と自律移動ロボットの両方において重要かつ困難な問題である。 バードアイビュー(英: Bird Eye View、BEV)は、多くのダウンストリームタスクに対して正確なセマンティックレベルセグメンテーションを備えた、車両を取り巻く2D表現を単純化する手法である。 現在のBEVマップ生成技術では、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)のバックボーンを使用し、空間トランスフォーマーを介して派生した特徴をBEV座標フレームに投影する特徴マップを作成する。 本稿では、BEVマップを生成するためのバックボーンアーキテクチャとして、視覚変換器(ViT)の使用を評価する。 我々のネットワークアーキテクチャであるViT-BEVSegは、入力画像のマルチスケール表現を生成するために標準視覚変換器を使用している。 得られた表現は、BEVグリッド内のセグメントマップを出力する空間変換器デコーダモジュールへの入力として提供される。 我々は,最新技術に対する性能改善を示すnuScenesデータセットに対するアプローチを評価した。

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