論文の概要: MV-Map: Offboard HD-Map Generation with Multi-view Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08851v2
- Date: Mon, 9 Oct 2023 01:15:32 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-13 12:45:01.303075
- Title: MV-Map: Offboard HD-Map Generation with Multi-view Consistency
- Title（参考訳）: MVマップ:マルチビュー一貫性を持つオフボードHDマップ生成
- Authors: Ziyang Xie and Ziqi Pang and Yu-Xiong Wang
- Abstract要約: Bird's-eye-view (BEV) の知覚モデルは、人間の労働力が少ない高精細地図(HD-Maps)を構築するのに有用である。
これらの結果は、しばしば信頼できないものであり、異なる視点から予測されたHD-Mapに顕著な矛盾を示す。
本稿では,計算制約を解消する,より実用的な「オフボード」なHDマップ生成機構を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.797769409113105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: While bird's-eye-view (BEV) perception models can be useful for building
high-definition maps (HD-Maps) with less human labor, their results are often
unreliable and demonstrate noticeable inconsistencies in the predicted HD-Maps
from different viewpoints. This is because BEV perception is typically set up
in an 'onboard' manner, which restricts the computation and consequently
prevents algorithms from reasoning multiple views simultaneously. This paper
overcomes these limitations and advocates a more practical 'offboard' HD-Map
generation setup that removes the computation constraints, based on the fact
that HD-Maps are commonly reusable infrastructures built offline in data
centers. To this end, we propose a novel offboard pipeline called MV-Map that
capitalizes multi-view consistency and can handle an arbitrary number of frames
with the key design of a 'region-centric' framework. In MV-Map, the target
HD-Maps are created by aggregating all the frames of onboard predictions,
weighted by the confidence scores assigned by an 'uncertainty network'. To
further enhance multi-view consistency, we augment the uncertainty network with
the global 3D structure optimized by a voxelized neural radiance field
(Voxel-NeRF). Extensive experiments on nuScenes show that our MV-Map
significantly improves the quality of HD-Maps, further highlighting the
importance of offboard methods for HD-Map generation.
- Abstract（参考訳）: 鳥の目視(BEV)知覚モデルは、人間の労働力が少ない高精細地図(HD-Maps)を構築するのに有用であるが、それらの結果は信頼できないことが多く、異なる視点から予測されたHD-Mapsに顕著な矛盾を示す。
これは、BEVの知覚が一般に「オンボード」な方法で設定されるためであり、計算を制限し、アルゴリズムが複数のビューを同時に推論することを防ぐ。
本稿では,これらの制約を克服し,hd-mapが一般的にデータセンタにオフラインで構築される再利用可能なインフラストラクチャであるという事実に基づいて,計算制約を解消する,より実用的な'オフボード'なhd-map生成設定を提唱する。
そこで本研究では,マルチビューの一貫性を活かし,任意のフレーム数を扱うことのできるmv-mapと呼ばれる新しいオフボードパイプラインを提案する。
MV-Mapでは、対象のHD-Mapは、"不確実性ネットワーク"によって割り当てられた信頼スコアによって重み付けられた、オンボード予測のすべてのフレームを集約することによって作成される。
マルチビューの整合性を高めるため,ボクセル化ニューラルラジアンス場(Voxel-NeRF)によって最適化されたグローバルな3次元構造を持つ不確実性ネットワークを構築した。
nuScenesの大規模な実験により,我々のMV-MapはHD-Mapsの品質を大幅に改善し,HD-Maps生成のためのオフボード手法の重要性を強調した。
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