論文の概要: Occ3D: A Large-Scale 3D Occupancy Prediction Benchmark for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.14365v2
• Date: Thu, 15 Jun 2023 17:53:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 01:07:22.117627
• Title: Occ3D: A Large-Scale 3D Occupancy Prediction Benchmark for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: Occ3D: 自動運転のための大規模3D作業予測ベンチマーク
• Authors: Xiaoyu Tian, Tao Jiang, Longfei Yun, Yucheng Mao, Huitong Yang, Yue Wang, Yilun Wang, Hang Zhao
• Abstract要約: 我々は,任意のシーンに対して,濃密で可視性に配慮したラベルを生成するラベル生成パイプラインを開発した。 このパイプラインは、ボクセルの密度化、推論、画像誘導ボクセル精製の3段階からなる。 我々は、Occ3Dベンチマークにおいて優れた性能を示すCTF-Occネットワークと呼ばれる新しいモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.24809183204429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Robotic perception requires the modeling of both 3D geometry and semantics. Existing methods typically focus on estimating 3D bounding boxes, neglecting finer geometric details and struggling to handle general, out-of-vocabulary objects. 3D occupancy prediction, which estimates the detailed occupancy states and semantics of a scene, is an emerging task to overcome these limitations. To support 3D occupancy prediction, we develop a label generation pipeline that produces dense, visibility-aware labels for any given scene. This pipeline comprises three stages: voxel densification, occlusion reasoning, and image-guided voxel refinement. We establish two benchmarks, derived from the Waymo Open Dataset and the nuScenes Dataset, namely Occ3D-Waymo and Occ3D-nuScenes benchmarks. Furthermore, we provide an extensive analysis of the proposed dataset with various baseline models. Lastly, we propose a new model, dubbed Coarse-to-Fine Occupancy (CTF-Occ) network, which demonstrates superior performance on the Occ3D benchmarks. The code, data, and benchmarks are released at https://tsinghua-mars-lab.github.io/Occ3D/.
• Abstract（参考訳）: ロボット知覚は3次元幾何学と意味論の両方をモデル化する必要がある。 既存の手法は通常、3D境界ボックスの推定、より細かい幾何学的詳細の無視、一般的な語彙外オブジェクトの扱いに苦慮している。 シーンの詳細な占有状態とセマンティクスを推定する3D占有予測は、これらの制限を克服する新たな課題である。 3D占有率予測を支援するため,任意のシーンに高密度で可視性のあるラベルを生成するラベル生成パイプラインを開発した。 このパイプラインは、ボクセルの密度化、閉塞推論、および画像誘導ボクセル精製の3段階からなる。 Waymo Open DatasetとnuScenes Datasetの2つのベンチマーク、すなわちOcc3D-WaymoとOcc3D-nuScenesベンチマークを構築します。 さらに,提案したデータセットをベースラインモデルを用いて広範囲に解析する。 最後に,occ3dベンチマークにおいて優れた性能を示す,粒度対細占有(ctf-occ)ネットワークと呼ばれる新しいモデルを提案する。 コード、データ、ベンチマークはhttps://tsinghua-mars-lab.github.io/occ3d/でリリースされる。

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