論文の概要: OCTraN: 3D Occupancy Convolutional Transformer Network in Unstructured Traffic Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.10934v1
• Date: Thu, 20 Jul 2023 15:06:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-21 12:30:25.226372
• Title: OCTraN: 3D Occupancy Convolutional Transformer Network in Unstructured Traffic Scenarios
• Title（参考訳）: OCTraN:非構造交通シナリオにおける3次元駆動型畳み込み変圧器ネットワーク
• Authors: Aditya Nalgunda Ganesh and Dhruval Pobbathi Badrinath and Harshith Mohan Kumar and Priya SS and Surabhi Narayan
• Abstract要約: 我々は2次元画像特徴を3次元占有特徴に変換するために反復アテンションを用いたトランスフォーマーアーキテクチャOCTraNを提案する。 また、LiDARの地上真実の必要性を排除し、任意のシーンにモデルを一般化するための自己教師型トレーニングパイプラインも開発している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern approaches for vision-centric environment perception for autonomous navigation make extensive use of self-supervised monocular depth estimation algorithms that output disparity maps. However, when this disparity map is projected onto 3D space, the errors in disparity are magnified, resulting in a depth estimation error that increases quadratically as the distance from the camera increases. Though Light Detection and Ranging (LiDAR) can solve this issue, it is expensive and not feasible for many applications. To address the challenge of accurate ranging with low-cost sensors, we propose, OCTraN, a transformer architecture that uses iterative-attention to convert 2D image features into 3D occupancy features and makes use of convolution and transpose convolution to efficiently operate on spatial information. We also develop a self-supervised training pipeline to generalize the model to any scene by eliminating the need for LiDAR ground truth by substituting it with pseudo-ground truth labels obtained from boosted monocular depth estimation.
• Abstract（参考訳）: 自律ナビゲーションのための視覚中心環境認識の現代的アプローチは、不均一マップを出力する自己教師付き単眼深度推定アルゴリズムを広範囲に活用する。 しかし, この差分マップを3次元空間に投影すると, 差分誤差が増大し, カメラからの距離が大きくなるにつれて, 深さ推定誤差が2次的に増加する。 Light Detection and Ranging (LiDAR)はこの問題を解決できるが、多くのアプリケーションでは高価であり実現不可能である。 そこで本稿では, 2次元画像の特徴を3次元空間に変換し, 畳み込みと畳み込みを併用し, 空間情報を効率的に操作する変圧器アーキテクチャであるocranを提案する。 また, 単眼深度推定から得られた擬似地上真理ラベルを置換することにより, LiDAR基底真理を排除し, 任意のシーンにモデルを一般化する自己教師型訓練パイプラインを開発した。

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