論文の概要: BEVHeight: A Robust Framework for Vision-based Roadside 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08498v1
• Date: Wed, 15 Mar 2023 10:18:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-16 14:08:24.669538
• Title: BEVHeight: A Robust Framework for Vision-based Roadside 3D Object Detection
• Title（参考訳）: BEVHeight: 視覚に基づく3Dオブジェクト検出のためのロバストフレームワーク
• Authors: Lei Yang, Kaicheng Yu, Tao Tang, Jun Li, Kun Yuan, Li Wang, Xinyu Zhang, Peng Chen
• Abstract要約: 視覚中心の鳥の視線検出法は、路面カメラでは性能が劣る。 この問題に対処するために,BEVHeightと呼ばれるシンプルで効果的なアプローチを提案する。 我々の手法は従来の視覚中心の手法をはるかに上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.921256216924384
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While most recent autonomous driving system focuses on developing perception methods on ego-vehicle sensors, people tend to overlook an alternative approach to leverage intelligent roadside cameras to extend the perception ability beyond the visual range. We discover that the state-of-the-art vision-centric bird's eye view detection methods have inferior performances on roadside cameras. This is because these methods mainly focus on recovering the depth regarding the camera center, where the depth difference between the car and the ground quickly shrinks while the distance increases. In this paper, we propose a simple yet effective approach, dubbed BEVHeight, to address this issue. In essence, instead of predicting the pixel-wise depth, we regress the height to the ground to achieve a distance-agnostic formulation to ease the optimization process of camera-only perception methods. On popular 3D detection benchmarks of roadside cameras, our method surpasses all previous vision-centric methods by a significant margin. The code is available at {\url{https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVHeight}}.
• Abstract（参考訳）: 最近の自律走行システムは、自走車センサーの認識方法の開発に重点を置いているが、人々は視覚範囲を超えて知覚能力を拡張するために、インテリジェントな路面カメラを活用する別のアプローチを見過ごす傾向がある。 最先端の視覚中心の鳥の目視検出手法は, 路面カメラの性能に劣ることがわかった。 これは、車と地面の深度差が急速に縮み、距離が大きくなるときにカメラセンターの深度を回復することに主に焦点が当てられているためである。 本稿では,BEVHeightと呼ばれるシンプルで効果的な手法を提案し,この問題に対処する。 本質的には、画素幅の深さを予測する代わりに、距離に依存しない定式化を実現し、カメラのみの知覚法の最適化プロセスを容易にする。 道路カメラの3D検出ベンチマークでは、従来の視覚中心の手法をはるかに上回っている。 コードは {\url{https://github.com/ADLab-AutoDrive/BEVHeight}}で公開されている。

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