論文の概要: SSCBench: Monocular 3D Semantic Scene Completion Benchmark in Street Views

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.09001v2
• Date: Sat, 30 Sep 2023 01:50:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 14:04:08.845906
• Title: SSCBench: Monocular 3D Semantic Scene Completion Benchmark in Street Views
• Title（参考訳）: SSCBench:ストリートビューにおける単眼3Dセマンティックシーンコンプリートベンチマーク
• Authors: Yiming Li, Sihang Li, Xinhao Liu, Moonjun Gong, Kenan Li, Nuo Chen, Zijun Wang, Zhiheng Li, Tao Jiang, Fisher Yu, Yue Wang, Hang Zhao, Zhiding Yu, Chen Feng
• Abstract要約: SSCBenchは、広く使用されている自動車データセットのシーンを統合するベンチマークである。 我々は、単眼、三眼、クラウド入力を用いて、性能ギャップを評価するモデルをベンチマークする。 クロスドメインの一般化テストを簡単にするために、さまざまなデータセットにまたがったセマンティックラベルを統一しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 89.8436375840446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular scene understanding is a foundational component of autonomous systems. Within the spectrum of monocular perception topics, one crucial and useful task for holistic 3D scene understanding is semantic scene completion (SSC), which jointly completes semantic information and geometric details from RGB input. However, progress in SSC, particularly in large-scale street views, is hindered by the scarcity of high-quality datasets. To address this issue, we introduce SSCBench, a comprehensive benchmark that integrates scenes from widely used automotive datasets (e.g., KITTI-360, nuScenes, and Waymo). SSCBench follows an established setup and format in the community, facilitating the easy exploration of SSC methods in various street views. We benchmark models using monocular, trinocular, and point cloud input to assess the performance gap resulting from sensor coverage and modality. Moreover, we have unified semantic labels across diverse datasets to simplify cross-domain generalization testing. We commit to including more datasets and SSC models to drive further advancements in this field.
• Abstract（参考訳）: 単眼的シーン理解は自律システムの基本的な構成要素である。 単眼の知覚トピックのスペクトルの中で、総合的な3Dシーン理解のための重要かつ有用なタスクは意味的シーン補完(SSC)であり、RGB入力から意味情報と幾何学的詳細を共同で完成する。 しかし、特に大規模ストリートビューにおけるSSCの進歩は、高品質なデータセットの不足によって妨げられている。 SSCBenchは、広く使用されている自動車データセット(KITTI-360、nuScenes、Waymoなど)のシーンを統合する包括的なベンチマークである。 SSCBenchはコミュニティで確立された設定とフォーマットに従い、様々なストリートビューでのSSCメソッドの探索を容易にする。 我々は,センサカバレッジとモダリティに起因するパフォーマンスギャップを評価するために,単眼,三眼,点クラウド入力を用いたモデルベンチマークを行った。 さらに、さまざまなデータセットにまたがるセマンティックラベルを統一し、ドメイン間の一般化テストを簡単にします。 この分野のさらなる進歩を促進するために、より多くのデータセットとSSCモデルを含めることを約束します。

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