論文の概要: 360BEV: Panoramic Semantic Mapping for Indoor Bird's-Eye View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.11910v4
• Date: Mon, 4 Sep 2023 18:17:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 06:04:53.834181
• Title: 360BEV: Panoramic Semantic Mapping for Indoor Bird's-Eye View
• Title（参考訳）: 360bev:屋内の鳥の目に見えるパノラマ意味マッピング
• Authors: Zhifeng Teng, Jiaming Zhang, Kailun Yang, Kunyu Peng, Hao Shi, Simon Rei{\ss}, Ke Cao, Rainer Stiefelhagen
• Abstract要約: 狭い視野(FoV)を単独で使用する場合、鳥眼視(BEV)の知覚は制限される。 360BEVタスクは、トップダウンビューで室内シーンの全体的表現を実現するために、初めて確立された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.10346176323481
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Seeing only a tiny part of the whole is not knowing the full circumstance. Bird's-eye-view (BEV) perception, a process of obtaining allocentric maps from egocentric views, is restricted when using a narrow Field of View (FoV) alone. In this work, mapping from 360{\deg} panoramas to BEV semantics, the 360BEV task, is established for the first time to achieve holistic representations of indoor scenes in a top-down view. Instead of relying on narrow-FoV image sequences, a panoramic image with depth information is sufficient to generate a holistic BEV semantic map. To benchmark 360BEV, we present two indoor datasets, 360BEV-Matterport and 360BEV-Stanford, both of which include egocentric panoramic images and semantic segmentation labels, as well as allocentric semantic maps. Besides delving deep into different mapping paradigms, we propose a dedicated solution for panoramic semantic mapping, namely 360Mapper. Through extensive experiments, our methods achieve 44.32% and 45.78% in mIoU on both datasets respectively, surpassing previous counterparts with gains of +7.60% and +9.70% in mIoU. Code and datasets are available at the project page: https://jamycheung.github.io/360BEV.html.
• Abstract（参考訳）: 全体の一部だけを見ることは、完全な状況を知ることではありません。 鳥眼視(Bird's-eye-view、BEV)は、細い視野(FoV)のみを用いることで、自我中心の視点から同心写像を得る過程を制限する。 本研究では,360{\deg}パノラマからbevセマンティクスへのマッピング,360bevタスクを初めて確立し,トップダウンビューで室内シーンの全体的表現を実現する。 狭いFoV画像列に頼る代わりに、奥行き情報を持つパノラマ画像は、全体論的BEVセマンティックマップを生成するのに十分である。 360BEVをベンチマークするために、私たちは2つの屋内データセット、360BEV-Matterportと360BEV-Stanfordを紹介します。 異なるマッピングパラダイムを深く掘り下げると同時に,パノラマ意味マッピングのための専用ソリューション,すなわち360mapperを提案する。 広範な実験により,両データセットでそれぞれ44.32%,45.78%のmiouをそれぞれ達成し,+7.60%,+9.70%をそれぞれ上回った。 コードとデータセットはプロジェクトのページで公開されている。

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