論文の概要: DiffBEV: Conditional Diffusion Model for Bird's Eye View Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08333v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 02:42:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:56:19.775074
• Title: DiffBEV: Conditional Diffusion Model for Bird's Eye View Perception
• Title（参考訳）: DiffBEV:鳥類の視線知覚のための条件拡散モデル
• Authors: Jiayu Zou, Zheng Zhu, Yun Ye, Xingang Wang
• Abstract要約: そこで我々は,より包括的なBEV表現を生成するために拡散モデルの可能性を活用するために,DiffBEVというエンドツーエンドフレームワークを提案する。 実際に,粗いサンプルを識別し,意味的特徴を洗練する拡散モデルの訓練を指導する3種類の条件を設計する。 DiffBEV が nuScenes データセット上で 25.9% mIoU を達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.968177102647783
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: BEV perception is of great importance in the field of autonomous driving, serving as the cornerstone of planning, controlling, and motion prediction. The quality of the BEV feature highly affects the performance of BEV perception. However, taking the noises in camera parameters and LiDAR scans into consideration, we usually obtain BEV representation with harmful noises. Diffusion models naturally have the ability to denoise noisy samples to the ideal data, which motivates us to utilize the diffusion model to get a better BEV representation. In this work, we propose an end-to-end framework, named DiffBEV, to exploit the potential of diffusion model to generate a more comprehensive BEV representation. To the best of our knowledge, we are the first to apply diffusion model to BEV perception. In practice, we design three types of conditions to guide the training of the diffusion model which denoises the coarse samples and refines the semantic feature in a progressive way. What's more, a cross-attention module is leveraged to fuse the context of BEV feature and the semantic content of conditional diffusion model. DiffBEV achieves a 25.9% mIoU on the nuScenes dataset, which is 6.2% higher than the best-performing existing approach. Quantitative and qualitative results on multiple benchmarks demonstrate the effectiveness of DiffBEV in BEV semantic segmentation and 3D object detection tasks. The code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: BEVの認識は、自律運転の分野で非常に重要であり、計画、制御、動き予測の基盤となっている。 BEV機能の品質は、BEV知覚の性能に大きく影響する。 しかし、カメラパラメータやLiDARスキャンのノイズを考慮すると、有害ノイズを伴うBEV表現が得られるのが普通である。 拡散モデルには自然にノイズのあるサンプルを理想的なデータに分解する能力があり、拡散モデルを利用してより良いBEV表現を得る動機となる。 本研究では,拡散モデルの可能性を利用して,より包括的なBEV表現を生成するエンドツーエンドフレームワークDiffBEVを提案する。 私たちの知る限りでは、BEVの知覚に拡散モデルを適用するのは初めてです。 実際には,粗いサンプルを発音し,意味的特徴を漸進的に洗練する拡散モデルのトレーニングを指導するために,3種類の条件を設計する。 さらに、クロスアテンションモジュールを使用して、BEV機能と条件拡散モデルのセマンティック内容のコンテキストを融合します。 DiffBEVは、nuScenesデータセット上で25.9%のmIoUを達成する。 複数のベンチマークにおける定量および定性的な結果は、BEVセマンティックセグメンテーションと3Dオブジェクト検出タスクにおけるDiffBEVの有効性を示す。 コードはもうすぐ入手できる。

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