論文の概要: PowerBEV: A Powerful Yet Lightweight Framework for Instance Prediction in Bird's-Eye View

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10761v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 08:11:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 18:47:47.957386
• Title: PowerBEV: A Powerful Yet Lightweight Framework for Instance Prediction in Bird's-Eye View
• Title（参考訳）: PowerBEV - 鳥の視点で見出すための強力で軽量なフレームワーク
• Authors: Peizheng Li, Shuxiao Ding, Xieyuanli Chen, Niklas Hanselmann, Marius Cordts and Juergen Gall
• Abstract要約: 鳥眼ビュー(Bird's-eye view, BEV)は、自律運転の認識において一般的な場所である。 BEVインスタンス予測の既存のアプローチは、将来のインスタンスを予測するために、後処理と組み合わせたマルチタスクの自動回帰に依存している。 提案手法は, 従来の手法の冗長性を低減すべく, 設計選択の異なる, POWERBEV という, 効率的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.113805629254191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Accurately perceiving instances and predicting their future motion are key tasks for autonomous vehicles, enabling them to navigate safely in complex urban traffic. While bird's-eye view (BEV) representations are commonplace in perception for autonomous driving, their potential in a motion prediction setting is less explored. Existing approaches for BEV instance prediction from surround cameras rely on a multi-task auto-regressive setup coupled with complex post-processing to predict future instances in a spatio-temporally consistent manner. In this paper, we depart from this paradigm and propose an efficient novel end-to-end framework named POWERBEV, which differs in several design choices aimed at reducing the inherent redundancy in previous methods. First, rather than predicting the future in an auto-regressive fashion, POWERBEV uses a parallel, multi-scale module built from lightweight 2D convolutional networks. Second, we show that segmentation and centripetal backward flow are sufficient for prediction, simplifying previous multi-task objectives by eliminating redundant output modalities. Building on this output representation, we propose a simple, flow warping-based post-processing approach which produces more stable instance associations across time. Through this lightweight yet powerful design, POWERBEV outperforms state-of-the-art baselines on the NuScenes Dataset and poses an alternative paradigm for BEV instance prediction. We made our code publicly available at: https://github.com/EdwardLeeLPZ/PowerBEV.
• Abstract（参考訳）: インスタンスを正確に認識し、将来の動きを予測することは、自動運転車にとって重要なタスクであり、複雑な都市交通の中で安全に移動することができる。 鳥眼ビュー(BEV)の表現は自律運転の認識において一般的であるが、運動予測設定におけるそのポテンシャルは調査されていない。 サラウンドカメラからの既存のBEVインスタンス予測のアプローチは、時空間的に一貫した方法で将来のインスタンスを予測するために、複雑な後処理と組み合わせたマルチタスク自動回帰セットアップに依存している。 本稿では,本パラダイムから脱却し,従来の手法に固有の冗長性を低減することを目的とした,POWERBEVという,効率的なエンドツーエンドフレームワークを提案する。 まず、POWERBEVは自動回帰方式で未来を予測するのではなく、軽量な2D畳み込みネットワークから構築された並列なマルチスケールモジュールを使用する。 第二に、セグメント化と遠心逆流は予測に十分であり、冗長な出力モダリティを排除し、従来のマルチタスクの目的を単純化する。 この出力表現に基づいて、時間を通してより安定したインスタンスアソシエーションを生成する単純なフローワープに基づく後処理手法を提案する。 この軽量で強力な設計を通じて、POWERBEVはNuScenes Datasetの最先端のベースラインを上回り、BEVインスタンス予測の代替パラダイムを提供する。 コードはhttps://github.com/EdwardLeeLPZ/PowerBEV.comで公開しました。

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