Fugu-MT 論文翻訳(概要): X-Align++: cross-modal cross-view alignment for Bird's-eye-view segmentation

論文の概要: X-Align++: cross-modal cross-view alignment for Bird's-eye-view segmentation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03810v1
Date: Tue, 6 Jun 2023 15:52:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-06-07 14:37:21.344958
Title: X-Align++: cross-modal cross-view alignment for Bird's-eye-view segmentation
Title（参考訳）: x-align++:bird's-eye-viewセグメンテーションのためのクロスモーダルクロスビューアライメント
Authors: Shubhankar Borse, Senthil Yogamani, Marvin Klingner, Varun Ravi, Hong Cai, Abdulaziz Almuzairee and Fatih Porikli
Abstract要約: X-Alignは、BEVセグメンテーションのための新しいエンドツーエンドのクロスモーダルおよびクロスビュー学習フレームワークである。 X-Alignは、nuScenesとKITTI-360データセットの3つの絶対mIoUポイントにより、最先端を著しく上回る。
参考スコア（独自算出の注目度）: 44.58686493878629
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Bird's-eye-view (BEV) grid is a typical representation of the perception of road components, e.g., drivable area, in autonomous driving. Most existing approaches rely on cameras only to perform segmentation in BEV space, which is fundamentally constrained by the absence of reliable depth information. The latest works leverage both camera and LiDAR modalities but suboptimally fuse their features using simple, concatenation-based mechanisms. In this paper, we address these problems by enhancing the alignment of the unimodal features in order to aid feature fusion, as well as enhancing the alignment between the cameras' perspective view (PV) and BEV representations. We propose X-Align, a novel end-to-end cross-modal and cross-view learning framework for BEV segmentation consisting of the following components: (i) a novel Cross-Modal Feature Alignment (X-FA) loss, (ii) an attention-based Cross-Modal Feature Fusion (X-FF) module to align multi-modal BEV features implicitly, and (iii) an auxiliary PV segmentation branch with Cross-View Segmentation Alignment (X-SA) losses to improve the PV-to-BEV transformation. We evaluate our proposed method across two commonly used benchmark datasets, i.e., nuScenes and KITTI-360. Notably, X-Align significantly outperforms the state-of-the-art by 3 absolute mIoU points on nuScenes. We also provide extensive ablation studies to demonstrate the effectiveness of the individual components.
Abstract（参考訳）: バードズ・アイ・ビュー(bird's-eye-view, bev)グリッドは、自動車運転における道路要素の認識の典型例である。既存のアプローチのほとんどはbev空間でのセグメンテーションのみをカメラに頼っており、これは基本的に信頼できる深度情報がないことによる制約がある。最新の作品は、カメラとlidarの両方のモードを利用しているが、シンプルで結合性に基づくメカニズムを使って機能をサブオプティマイズしている。本稿では,カメラの視界ビュー(PV)とBEV表現との整合性を高めるとともに,特徴融合を支援するため,一方向特徴の整合性を高めることでこれらの問題を解決する。我々は,BEVセグメンテーションのための新しいエンドツーエンドのクロスモーダル・クロスビュー学習フレームワークであるX-Alignを提案する。 (i)新規なクロスモーダル特徴アライメント(x-fa)損失 (II)マルチモーダルBEV機能を暗黙的に整列する注目型クロスモーダル機能融合(X-FF)モジュール 3) PV-to-BEV変換を改善するため, クロスビューセグメンテーションアライメント(X-SA)損失を伴う補助PVセグメンテーションブランチ。提案手法は2つの一般的なベンチマークデータセット(nuScenesとKITTI-360)で評価する。特に、X-Align は nuScene 上で 3 つの絶対 mIoU 点によって最先端よりも著しく優れている。また, 個々の成分の有効性を示すため, 広範囲のアブレーション研究を行った。

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