論文の概要: BEVScope: Enhancing Self-Supervised Depth Estimation Leveraging
Bird's-Eye-View in Dynamic Scenarios
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.11598v1
- Date: Tue, 20 Jun 2023 15:16:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-21 13:45:19.610035
- Title: BEVScope: Enhancing Self-Supervised Depth Estimation Leveraging
Bird's-Eye-View in Dynamic Scenarios
- Title（参考訳）: BEVScope:動的シナリオにおける鳥のEye-Viewを活用する自己監督深度推定の強化
- Authors: Yucheng Mao, Ruowen Zhao, Tianbao Zhang and Hang Zhao
- Abstract要約: 現在の自己教師型深度推定法にはいくつかの制限がある。
本稿では,自己教師型深度推定手法であるBEVScopeを提案する。
本研究では,移動物体に付随する複雑性を緩和する適応的損失関数を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.079195812249747
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Depth estimation is a cornerstone of perception in autonomous driving and
robotic systems. The considerable cost and relatively sparse data acquisition
of LiDAR systems have led to the exploration of cost-effective alternatives,
notably, self-supervised depth estimation. Nevertheless, current
self-supervised depth estimation methods grapple with several limitations: (1)
the failure to adequately leverage informative multi-camera views. (2) the
limited capacity to handle dynamic objects effectively. To address these
challenges, we present BEVScope, an innovative approach to self-supervised
depth estimation that harnesses Bird's-Eye-View (BEV) features. Concurrently,
we propose an adaptive loss function, specifically designed to mitigate the
complexities associated with moving objects. Empirical evaluations conducted on
the Nuscenes dataset validate our approach, demonstrating competitive
performance. Code will be released at https://github.com/myc634/BEVScope.
- Abstract（参考訳）: 深度推定は、自動運転とロボットシステムにおける知覚の基礎である。
LiDARシステムのかなりのコストと比較的少ないデータ取得により、コスト効率の良い代替案、特に自己監督深度推定の探索につながった。
とはいえ、現在の自己監督型深度推定手法は、(1)情報の多カメラビューを適切に活用できないこと。
(2)動的オブジェクトを効果的に扱う能力の制限。
これらの課題に対処するために,我々は,Bird's-Eye-View(BEV)機能を活用した自己教師付き深度推定の革新的なアプローチであるBEVScopeを提案する。
同時に,移動物体に付随する複雑性を緩和する適応的損失関数を提案する。
nuscenesデータセットで行った経験的評価は、我々のアプローチを検証し、競争力を示す。
コードはhttps://github.com/myc634/bevscopeでリリースされる。
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