論文の概要: NVAutoNet: Fast and Accurate 360$^{\circ}$ 3D Visual Perception For Self Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.12976v4
• Date: Mon, 27 Nov 2023 22:07:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-30 16:42:41.810342
• Title: NVAutoNet: Fast and Accurate 360$^{\circ}$ 3D Visual Perception For Self Driving
• Title（参考訳）: nvautonet: 自己運転のための高速で正確な360$^{\circ}$ 3d視覚知覚
• Authors: Trung Pham, Mehran Maghoumi, Wanli Jiang, Bala Siva Sashank Jujjavarapu, Mehdi Sajjadi, Xin Liu, Hsuan-Chu Lin, Bor-Jeng Chen, Giang Truong, Chao Fang, Junghyun Kwon, Minwoo Park
• Abstract要約: NVAutoNetは、自動走行車に特化されたBird's-Eye-View(BEV)知覚ネットワークである。 NVAutoNetは、同期カメライメージを入力として、障害物、自由空間、駐車場などの3D信号を予測する。 NVAutoNetは、NVIDIA Orin SOC上で毎秒53フレームで動作する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.032422644685475
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Achieving robust and real-time 3D perception is fundamental for autonomous vehicles. While most existing 3D perception methods prioritize detection accuracy, they often overlook critical aspects such as computational efficiency, onboard chip deployment friendliness, resilience to sensor mounting deviations, and adaptability to various vehicle types. To address these challenges, we present NVAutoNet: a specialized Bird's-Eye-View (BEV) perception network tailored explicitly for automated vehicles. NVAutoNet takes synchronized camera images as input and predicts 3D signals like obstacles, freespaces, and parking spaces. The core of NVAutoNet's architecture (image and BEV backbones) relies on efficient convolutional networks, optimized for high performance using TensorRT. More importantly, our image-to-BEV transformation employs simple linear layers and BEV look-up tables, ensuring rapid inference speed. Trained on an extensive proprietary dataset, NVAutoNet consistently achieves elevated perception accuracy, operating remarkably at 53 frames per second on the NVIDIA DRIVE Orin SoC. Notably, NVAutoNet demonstrates resilience to sensor mounting deviations arising from diverse car models. Moreover, NVAutoNet excels in adapting to varied vehicle types, facilitated by inexpensive model fine-tuning procedures that expedite compatibility adjustments.
• Abstract（参考訳）: 堅牢でリアルタイムな3D認識を実現することは、自動運転車にとって基本である。 既存の多くの3D認識手法は検出精度を優先するが、計算効率、搭載チップの配置親和性、センサーの配置偏差に対するレジリエンス、様々な車両タイプへの適応性といった重要な側面をしばしば見落としている。 これらの課題に対処するために、我々は、自動車両用に明示的に調整された専用Bird's-Eye-View(BEV)知覚ネットワークであるNVAutoNetを紹介した。 NVAutoNetは、同期カメライメージを入力として、障害物、自由空間、駐車場などの3D信号を予測する。 NVAutoNetのアーキテクチャ(イメージとBEVバックボーン)のコアは、TensorRTを使用した高性能に最適化された効率的な畳み込みネットワークに依存している。 さらに重要なことは、画像からBEVへの変換は単純な線形層とBEVルックアップテーブルを使用し、高速な推論速度を保証することである。 広範なプロプライエタリなデータセットに基づいてトレーニングされたNVAutoNetは、NVIDIA DRIVE Orin SoC上で、毎秒53フレームで、常に高い認識精度を実現している。 特に、NVAutoNetは、多様な自動車モデルから生じるセンサー装着偏差に対するレジリエンスを示す。 さらに、nvautonetは、互換性の調整を迅速に行う安価なモデルの微調整手順により、様々な車両タイプへの適応に優れている。

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