論文の概要: A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.07959v1
• Date: Thu, 16 Jun 2022 06:57:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-17 16:01:05.266887
• Title: A Simple Baseline for BEV Perception Without LiDAR
• Title（参考訳）: LiDARのないBEV知覚のための簡易ベースライン
• Authors: Adam W. Harley and Zhaoyuan Fang and Jie Li and Rares Ambrus and Katerina Fragkiadaki
• Abstract要約: LiDARに依存しない自動運転車のための3D認識システムの構築は、重要な研究課題である。 現在の方法では、車両の周囲のカメラから収集された多視点RGBデータを使用する。 本稿では,単純なベースラインモデルを提案する。このモデルでは,投影されたすべての画像位置から,単に「リフト」ステップで特徴を推定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.00868568802673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Building 3D perception systems for autonomous vehicles that do not rely on LiDAR is a critical research problem because of the high expense of LiDAR systems compared to cameras and other sensors. Current methods use multi-view RGB data collected from cameras around the vehicle and neurally "lift" features from the perspective images to the 2D ground plane, yielding a "bird's eye view" (BEV) feature representation of the 3D space around the vehicle. Recent research focuses on the way the features are lifted from images to the BEV plane. We instead propose a simple baseline model, where the "lifting" step simply averages features from all projected image locations, and find that it outperforms the current state-of-the-art in BEV vehicle segmentation. Our ablations show that batch size, data augmentation, and input resolution play a large part in performance. Additionally, we reconsider the utility of radar input, which has previously been either ignored or found non-helpful by recent works. With a simple RGB-radar fusion module, we obtain a sizable boost in performance, approaching the accuracy of a LiDAR-enabled system.
• Abstract（参考訳）: LiDARシステムに頼らない自動運転車の3D認識システムの構築は、カメラや他のセンサーと比較してLiDARシステムのコストが高いため、重要な研究課題である。 現在の方法では、車両の周囲のカメラから収集された多視点RGBデータと、視線画像から2D地上面へのニューラルな「リフト」特徴を使い、車両周辺の3D空間の「鳥の目視」(BEV)特徴表現が得られる。 最近の研究は、画像からBEV平面へ機能を持ち上げる方法に焦点を当てている。 その代わりに、単純なベースラインモデルを提案し、"リフト"ステップは単純に全ての投影された画像位置から特徴を平均し、BEV車両セグメンテーションにおける現在の最先端技術よりも優れていることを確かめる。 私たちの短縮は、バッチサイズ、データ拡張、入力解像度がパフォーマンスに大きな役割を果たしていることを示している。 また,これまで無視されたか,あるいは近年の研究で役に立たなかったレーダー入力の有用性を再考する。 単純なRGB-レーダー融合モジュールを用いて,LiDAR対応システムの精度にアプローチして,大幅な性能向上を実現する。

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