論文の概要: F2BEV: Bird's Eye View Generation from Surround-View Fisheye Camera Images for Automated Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.03651v1
• Date: Tue, 7 Mar 2023 04:58:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-08 16:25:35.807098
• Title: F2BEV: Bird's Eye View Generation from Surround-View Fisheye Camera Images for Automated Driving
• Title（参考訳）: F2BEV:自動走行のための魚眼カメラ画像からの鳥の視線生成
• Authors: Ekta U. Samani, Feng Tao, Harshavardhan R. Dasari, Sihao Ding, Ashis G. Banerjee
• Abstract要約: 魚眼画像からBEVの高さマップとセマンティックセグメンテーションマップを生成するためのベースラインF2BEVを導入する。 F2BEVは、空間情報のクエリと統合のための歪み対応空間横断モジュールで構成される。 合成FB-SSEMデータセットを用いて,F2BEVの単一タスクおよびマルチタスク変異を評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.286961611175469
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bird's Eye View (BEV) representations are tremendously useful for perception-related automated driving tasks. However, generating BEVs from surround-view fisheye camera images is challenging due to the strong distortions introduced by such wide-angle lenses. We take the first step in addressing this challenge and introduce a baseline, F2BEV, to generate BEV height maps and semantic segmentation maps from fisheye images. F2BEV consists of a distortion-aware spatial cross attention module for querying and consolidating spatial information from fisheye image features in a transformer-style architecture followed by a task-specific head. We evaluate single-task and multi-task variants of F2BEV on our synthetic FB-SSEM dataset, all of which generate better BEV height and segmentation maps (in terms of the IoU) than a state-of-the-art BEV generation method operating on undistorted fisheye images. We also demonstrate height map generation from real-world fisheye images using F2BEV. An initial sample of our dataset is publicly available at https://tinyurl.com/58jvnscy
• Abstract（参考訳）: Bird's Eye View (BEV)表現は、認識に関連する自動運転タスクに非常に有用である。 しかし、広角レンズによる強い歪みのため、周囲の魚眼カメラ画像からBEVを生成することは困難である。 この課題に対処する第一歩として,魚眼画像からBEVの高さマップとセマンティックセグメンテーションマップを生成するためのベースラインF2BEVを導入する。 F2BEVは、トランスフォーマースタイルのアーキテクチャで魚眼画像の特徴から空間情報をクエリし、統合するための歪み対応空間横断監視モジュールと、タスク固有のヘッドから構成される。 合成FB-SSEMデータセット上でF2BEVの単一タスクおよびマルチタスクの変異を評価し,魚眼画像を用いた最新のBEV生成法よりも,BEVの高さとセグメンテーションマップ(IoU)が優れていることを示した。 また,F2BEVを用いた実世界の魚眼画像から高さマップを生成する。 データセットの最初のサンプルはhttps://tinyurl.com/58jvnscyで公開されている。

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