論文の概要: Fast-BEV: Towards Real-time On-vehicle Bird's-Eye View Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.07870v1
• Date: Thu, 19 Jan 2023 03:58:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-20 15:45:03.584702
• Title: Fast-BEV: Towards Real-time On-vehicle Bird's-Eye View Perception
• Title（参考訳）: Fast-BEV: リアルタイム車載鳥の視点認識を目指す
• Authors: Bin Huang, Yangguang Li, Enze Xie, Feng Liang, Luya Wang, Mingzhu Shen, Fenggang Liu, Tianqi Wang, Ping Luo, Jing Shao
• Abstract要約: 純粋なカメラベースのBird's-Eye-View(BEV)は、高価なLidarセンサーを取り除き、経済的自律運転のための実現可能なソリューションとなる。 本稿では,車載チップ上でリアルタイムなBEV認識を実現する,Fast-BEVと呼ばれるシンプルで効果的なフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.080075390854205
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the pure camera-based Bird's-Eye-View (BEV) perception removes expensive Lidar sensors, making it a feasible solution for economical autonomous driving. However, most existing BEV solutions either suffer from modest performance or require considerable resources to execute on-vehicle inference. This paper proposes a simple yet effective framework, termed Fast-BEV, which is capable of performing real-time BEV perception on the on-vehicle chips. Towards this goal, we first empirically find that the BEV representation can be sufficiently powerful without expensive view transformation or depth representation. Starting from M2BEV baseline, we further introduce (1) a strong data augmentation strategy for both image and BEV space to avoid over-fitting (2) a multi-frame feature fusion mechanism to leverage the temporal information (3) an optimized deployment-friendly view transformation to speed up the inference. Through experiments, we show Fast-BEV model family achieves considerable accuracy and efficiency on edge. In particular, our M1 model (R18@256x704) can run over 50FPS on the Tesla T4 platform, with 47.0% NDS on the nuScenes validation set. Our largest model (R101@900x1600) establishes a new state-of-the-art 53.5% NDS on the nuScenes validation set. The code is released at: https://github.com/Sense-GVT/Fast-BEV.
• Abstract（参考訳）: 最近、純粋なカメラベースのBird's-Eye-View(BEV)の認識は、高価なLidarセンサーを取り除き、経済的自律運転のための実現可能なソリューションとなっている。 しかしながら、既存のBEVソリューションのほとんどは、控えめなパフォーマンスに苦しむか、車載推論を実行するのにかなりのリソースを必要とする。 本稿では,車載チップ上でリアルタイムなBEV認識を実現する,Fast-BEVと呼ばれるシンプルで効果的なフレームワークを提案する。 この目標に向けて、我々はまず、高価なビュー変換や深度表現なしに、BEV表現が十分に強力であることを実証的に見出した。 M2BEVベースラインを出発点として,(1)画像とBEV空間の両方に強力なデータ拡張戦略を導入し,過適合を回避すること(2)時間的情報を活用するマルチフレーム機能融合機構,(3)推論を高速化するためのデプロイメントフレンドリなビュー変換を提案する。 実験により,Fast-BEVモデルファミリはエッジ上でかなりの精度と効率を達成することを示した。 特に、我々のM1モデル(R18@256x704)は、Tesla T4プラットフォーム上で50FPS以上、nuScenesバリデーションセット上で47.0%のNDSを実行できる。 我々の最大のモデル(R101@900x1600)は、nuScenesバリデーションセット上で新しい最先端の53.5%のNDSを確立する。 コードは以下の通り:https://github.com/Sense-GVT/Fast-BEV。

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