論文の概要: BEV-MAE: Bird's Eye View Masked Autoencoders for Point Cloud Pre-training in Autonomous Driving Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05758v2
• Date: Sun, 21 Jan 2024 03:51:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 22:13:01.115246
• Title: BEV-MAE: Bird's Eye View Masked Autoencoders for Point Cloud Pre-training in Autonomous Driving Scenarios
• Title（参考訳）: BEV-MAE:自律走行シナリオにおけるポイントクラウド事前学習のための鳥眼視マズケオートエンコーダ
• Authors: Zhiwei Lin, Yongtao Wang, Shengxiang Qi, Nan Dong, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 自律運転におけるLiDARに基づく3Dオブジェクト検出のための,効率的なマスク付きオートエンコーダ事前学習フレームワークであるBEV-MAEを提案する。 具体的には、3Dエンコーダ学習特徴表現を導くために,鳥の目視(BEV)誘導マスキング戦略を提案する。 学習可能なポイントトークンを導入し、3Dエンコーダの一貫性のある受容的フィールドサイズを維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.285561119993105
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Existing LiDAR-based 3D object detection methods for autonomous driving scenarios mainly adopt the training-from-scratch paradigm. Unfortunately, this paradigm heavily relies on large-scale labeled data, whose collection can be expensive and time-consuming. Self-supervised pre-training is an effective and desirable way to alleviate this dependence on extensive annotated data. In this work, we present BEV-MAE, an efficient masked autoencoder pre-training framework for LiDAR-based 3D object detection in autonomous driving. Specifically, we propose a bird's eye view (BEV) guided masking strategy to guide the 3D encoder learning feature representation in a BEV perspective and avoid complex decoder design during pre-training. Furthermore, we introduce a learnable point token to maintain a consistent receptive field size of the 3D encoder with fine-tuning for masked point cloud inputs. Based on the property of outdoor point clouds in autonomous driving scenarios, i.e., the point clouds of distant objects are more sparse, we propose point density prediction to enable the 3D encoder to learn location information, which is essential for object detection. Experimental results show that BEV-MAE surpasses prior state-of-the-art self-supervised methods and achieves a favorably pre-training efficiency. Furthermore, based on TransFusion-L, BEV-MAE achieves new state-of-the-art LiDAR-based 3D object detection results, with 73.6 NDS and 69.6 mAP on the nuScenes benchmark. The source code will be released at https://github.com/VDIGPKU/BEV-MAE
• Abstract（参考訳）: 既存のLiDARベースの自動走行シナリオのための3Dオブジェクト検出手法は、主にスクラッチの訓練パラダイムを採用している。 残念ながら、このパラダイムは大規模なラベル付きデータに大きく依存しており、そのコレクションは高価で時間を要する可能性がある。 自己教師付き事前学習は、この広範な注釈付きデータへの依存を緩和するための効果的かつ望ましい方法である。 本稿では,lidarを用いた自律運転における3次元物体検出のための効率的なマスク型オートエンコーダプリトレーニングフレームワークbev-maeを提案する。 具体的には、3Dエンコーダ学習特徴表現をBEV視点でガイドし、事前学習中に複雑なデコーダ設計を避けるために、鳥の目視(BEV)誘導マスキング戦略を提案する。 さらに,マスキングポイントクラウド入力の微調整により3次元エンコーダの一貫した受容場サイズを維持するために,学習可能なポイントトークンを導入する。 自律走行シナリオにおける屋外点雲の特性,すなわち遠方の物体の点雲はより疎いことから,3Dエンコーダが物体検出に不可欠な位置情報を学習できるようにする点密度予測を提案する。 実験の結果,BEV-MAEは最先端の自己管理手法を超越し,良好な事前学習効率が得られた。 さらに、TransFusion-Lに基づいて、BEV-MAEは73.6 NDSと69.6 mAPという最先端のLiDARベースの3Dオブジェクト検出結果を達成する。 ソースコードはhttps://github.com/VDIGPKU/BEV-MAEで公開される。

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