論文の概要: Vision-Centric BEV Perception: A Survey

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.02797v1
• Date: Thu, 4 Aug 2022 17:53:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-05 12:45:19.242130
• Title: Vision-Centric BEV Perception: A Survey
• Title（参考訳）: ビジョン中心のBEV知覚:サーベイ
• Authors: Yuexin Ma, Tai Wang, Xuyang Bai, Huitong Yang, Yuenan Hou, Yaming Wang, Yu Qiao, Ruigang Yang, Dinesh Manocha, Xinge Zhu
• Abstract要約: 視覚中心のBEV知覚は、最近、産業と学界の両方から注目を集めている。 ディープラーニングの急速な発展に伴い、視覚中心のBEV知覚に対処する多くの手法が提案されている。 本稿では,近年の視覚中心型BEV知覚の進歩とその拡張に関する包括的調査を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 92.98068828762833
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Vision-centric BEV perception has recently received increased attention from both industry and academia due to its inherent merits, including presenting a natural representation of the world and being fusion-friendly. With the rapid development of deep learning, numerous methods have been proposed to address the vision-centric BEV perception. However, there is no recent survey for this novel and growing research field. To stimulate its future research, this paper presents a comprehensive survey of recent progress of vision-centric BEV perception and its extensions. It collects and organizes the recent knowledge, and gives a systematic review and summary of commonly used algorithms. It also provides in-depth analyses and comparative results on several BEV perception tasks, facilitating the comparisons of future works and inspiring future research directions. Moreover, empirical implementation details are also discussed and shown to benefit the development of related algorithms.
• Abstract（参考訳）: ビジョン中心のBEV知覚は、世界の自然な表現や融合に優しいことを含む、その固有のメリットのために、産業と学術の両方から注目を集めている。 ディープラーニングの急速な発展に伴い、視覚中心のBEV知覚に対処する多くの手法が提案されている。 しかし、この新分野や発展途上の研究分野に関する最近の調査は行われていない。 今後の研究を促進するために,視覚中心のBEV知覚の最近の進歩とその拡張に関する包括的調査を行った。 最新の知識を収集し整理し、よく使われるアルゴリズムの体系的なレビューと要約を提供する。 また、いくつかのBEV知覚タスクについて詳細な分析と比較結果を提供し、将来の作業の比較を容易にし、将来の研究方向性を刺激する。 また,経験的実装の詳細についても検討し,関連するアルゴリズムの開発に有益であることを示した。

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