論文の概要: Monocular BEV Perception of Road Scenes via Front-to-Top View Projection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.08144v1
• Date: Tue, 15 Nov 2022 13:52:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 15:12:29.362282
• Title: Monocular BEV Perception of Road Scenes via Front-to-Top View Projection
• Title（参考訳）: フロント・ツー・トップビュー投影による道路シーンの単眼的BEV知覚
• Authors: Wenxi Liu, Qi Li, Weixiang Yang, Jiaxin Cai, Yuanlong Yu, Yuexin Ma, Shengfeng He, Jia Pan
• Abstract要約: 本稿では,鳥の目視で道路配置と車両占有率によって形成された局所地図を再構築する新しい枠組みを提案する。 我々のモデルは1つのGPU上で25FPSで動作し、リアルタイムパノラマHDマップの再構築に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.19891435386843
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: HD map reconstruction is crucial for autonomous driving. LiDAR-based methods are limited due to expensive sensors and time-consuming computation. Camera-based methods usually need to perform road segmentation and view transformation separately, which often causes distortion and missing content. To push the limits of the technology, we present a novel framework that reconstructs a local map formed by road layout and vehicle occupancy in the bird's-eye view given a front-view monocular image only. We propose a front-to-top view projection (FTVP) module, which takes the constraint of cycle consistency between views into account and makes full use of their correlation to strengthen the view transformation and scene understanding. In addition, we also apply multi-scale FTVP modules to propagate the rich spatial information of low-level features to mitigate spatial deviation of the predicted object location. Experiments on public benchmarks show that our method achieves the state-of-the-art performance in the tasks of road layout estimation, vehicle occupancy estimation, and multi-class semantic estimation. For multi-class semantic estimation, in particular, our model outperforms all competitors by a large margin. Furthermore, our model runs at 25 FPS on a single GPU, which is efficient and applicable for real-time panorama HD map reconstruction.
• Abstract（参考訳）: HDマップの再構築は自動運転に不可欠である。 LiDARベースの手法は、高価なセンサーと時間を要する計算のために制限されている。 カメラベースの手法では、通常、道路分割とビュー変換を別々に行う必要がある。 本手法の限界を推し進めるために,前方単眼画像のみを与えられた鳥眼視において,道路配置と車両占有によって形成された局所地図を再構築する新しい枠組みを提案する。 本稿では,ビュー間のサイクル一貫性の制約を考慮し,その相関を最大限に活用し,ビュー変換とシーン理解を強化するフロント・ツー・トップ・ビュー・プロジェクション(ftvp)モジュールを提案する。 さらに,マルチスケールのftvpモジュールを用いて,低レベル特徴のリッチな空間情報伝達を行い,予測対象位置の空間的偏差を緩和する。 道路配置推定,車両占有率推定,マルチクラスセマンティック推定といったタスクにおいて,提案手法が最先端の性能を達成することを示す。 マルチクラスのセマンティック推定では、特に、我々のモデルは全ての競合よりも大きなマージンで優れている。 さらに,本モデルでは,1つのGPU上で25FPSで動作し,リアルタイムパノラマHDマップの再構築に有効である。

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