論文の概要: Surround-view Fisheye BEV-Perception for Valet Parking: Dataset, Baseline and Distortion-insensitive Multi-task Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04111v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 07:06:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 15:42:59.942197
• Title: Surround-view Fisheye BEV-Perception for Valet Parking: Dataset, Baseline and Distortion-insensitive Multi-task Framework
• Title（参考訳）: バレットパーキングのためのサラウンドビューフィッシュアイ bev-perception:データセット、ベースライン、歪み非感受性マルチタスクフレームワーク
• Authors: Zizhang Wu, Yuanzhu Gan, Xianzhi Li, Yunzhe Wu, Xiaoquan Wang, Tianhao Xu, Fan Wang
• Abstract要約: バレット駐車シーン下での目視魚眼知覚は、自律運転において不可欠かつ不可欠である。 魚眼パーキングデータセットと呼ばれる大規模魚眼データセットを導入する。 また、リアルタイムの歪みに敏感なマルチタスク・フレームワーク、フィッシュアイ知覚ネットワーク(FPNet)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.165082243555988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Surround-view fisheye perception under valet parking scenes is fundamental and crucial in autonomous driving. Environmental conditions in parking lots perform differently from the common public datasets, such as imperfect light and opacity, which substantially impacts on perception performance. Most existing networks based on public datasets may generalize suboptimal results on these valet parking scenes, also affected by the fisheye distortion. In this article, we introduce a new large-scale fisheye dataset called Fisheye Parking Dataset(FPD) to promote the research in dealing with diverse real-world surround-view parking cases. Notably, our compiled FPD exhibits excellent characteristics for different surround-view perception tasks. In addition, we also propose our real-time distortion-insensitive multi-task framework Fisheye Perception Network (FPNet), which improves the surround-view fisheye BEV perception by enhancing the fisheye distortion operation and multi-task lightweight designs. Extensive experiments validate the effectiveness of our approach and the dataset's exceptional generalizability.
• Abstract（参考訳）: バレット駐車環境下での魚眼視知覚は、自動運転において基本的かつ不可欠である。 駐車場の環境条件は、不完全な光や不透明さなどの一般的な公共データセットと異なり、知覚性能に大きく影響する。 公共データセットに基づく既存のネットワークの多くは、魚眼の歪みによって影響を受けるこれらのヴァレットパーキングシーンの副最適結果を一般化することができる。 本稿では,魚眼パーキングデータセット(fpd)と呼ばれる新しい大規模魚眼データセットを提案する。 特に,コンパイルされたFPDは,周囲視の異なるタスクに優れた特徴を示す。 さらに,魚眼の歪み操作とマルチタスク軽量設計を強化し,周囲の魚眼BEV知覚を改善するリアルタイム・歪みに敏感なマルチタスク・フレームワークである魚眼知覚ネットワーク(FPNet)を提案する。 広範な実験は、このアプローチの有効性とデータセットの例外的な一般化性を検証する。

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