論文の概要: Street-View Image Generation from a Bird's-Eye View Layout

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.04634v1
• Date: Wed, 11 Jan 2023 18:39:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 17:13:05.926657
• Title: Street-View Image Generation from a Bird's-Eye View Layout
• Title（参考訳）: 鳥眼視レイアウトによるストリートビュー画像生成
• Authors: Alexander Swerdlow, Runsheng Xu, Bolei Zhou
• Abstract要約: 本稿では,交通シナリオのBEVレイアウトに適合する現実的かつ空間的に整合した周辺画像を合成する条件生成モデルを提案する。 我々のモデルは、道路や車線を正確に描画できるだけでなく、異なる気象条件や日時の下で交通シーンを生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.3530667176165
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bird's-Eye View (BEV) Perception has received increasing attention in recent years as it provides a concise and unified spatial representation across views and benefits a diverse set of downstream driving applications. While the focus has been placed on discriminative tasks such as BEV segmentation, the dual generative task of creating street-view images from a BEV layout has rarely been explored. The ability to generate realistic street-view images that align with a given HD map and traffic layout is critical for visualizing complex traffic scenarios and developing robust perception models for autonomous driving. In this paper, we propose BEVGen, a conditional generative model that synthesizes a set of realistic and spatially consistent surrounding images that match the BEV layout of a traffic scenario. BEVGen incorporates a novel cross-view transformation and spatial attention design which learn the relationship between cameras and map views to ensure their consistency. Our model can accurately render road and lane lines, as well as generate traffic scenes under different weather conditions and times of day. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: Bird's-Eye View (BEV) パーセプションは、ビューを横断する簡潔で統一された空間表現を提供し、様々な下流運転アプリケーションに恩恵を与え、近年注目を集めている。 BEVセグメンテーションのような差別的なタスクに焦点が当てられているが、BEVレイアウトからストリートビュー画像を作成するという2つの生成タスクはめったに検討されていない。 与えられたHDマップとトラフィックレイアウトに整合したリアルなストリートビュー画像を生成する能力は、複雑な交通シナリオを可視化し、自律運転のための堅牢な認識モデルを開発する上で重要である。 本稿では,交通シナリオのBEVレイアウトにマッチする現実的かつ空間的に整合した周辺画像の集合を合成する条件生成モデルであるBEVGenを提案する。 BEVGenは、カメラとマップビューの関係を学習して一貫性を確保する、新しいクロスビュー変換と空間アテンションデザインを取り入れている。 我々のモデルは、道路や車線を正確に描画できるだけでなく、天候や日々の異なる状況下での交通シーンを生成できる。 コードは公開される予定だ。

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