論文の概要: UniM$^2$AE: Multi-modal Masked Autoencoders with Unified 3D Representation for 3D Perception in Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.10421v1
• Date: Mon, 21 Aug 2023 02:13:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-22 15:29:26.275059
• Title: UniM$^2$AE: Multi-modal Masked Autoencoders with Unified 3D Representation for 3D Perception in Autonomous Driving
• Title（参考訳）: UniM$^2$AE: 自律運転における3次元認識のための統一3次元表現付きマルチモーダルマスク付きオートエンコーダ
• Authors: Jian Zou, Tianyu Huang, Guanglei Yang, Zhenhua Guo, Wangmeng Zuo
• Abstract要約: Masked Autoencoders (MAE)は、強力な表現の学習において重要な役割を担い、様々な3D知覚タスクにおいて優れた結果をもたらす。 この研究は、自律運転における統一された表現空間に適したマルチモーダルのMasked Autoencodersに展開する。 画像に固有のセマンティクスとLiDAR点雲の幾何学的複雑さを複雑に結合するために、UniM$2$AEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.37470133438836
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Masked Autoencoders (MAE) play a pivotal role in learning potent representations, delivering outstanding results across various 3D perception tasks essential for autonomous driving. In real-world driving scenarios, it's commonplace to deploy multiple sensors for comprehensive environment perception. While integrating multi-modal features from these sensors can produce rich and powerful features, there is a noticeable gap in MAE methods addressing this integration. This research delves into multi-modal Masked Autoencoders tailored for a unified representation space in autonomous driving, aiming to pioneer a more efficient fusion of two distinct modalities. To intricately marry the semantics inherent in images with the geometric intricacies of LiDAR point clouds, the UniM$^2$AE is proposed. This model stands as a potent yet straightforward, multi-modal self-supervised pre-training framework, mainly consisting of two designs. First, it projects the features from both modalities into a cohesive 3D volume space, ingeniously expanded from the bird's eye view (BEV) to include the height dimension. The extension makes it possible to back-project the informative features, obtained by fusing features from both modalities, into their native modalities to reconstruct the multiple masked inputs. Second, the Multi-modal 3D Interactive Module (MMIM) is invoked to facilitate the efficient inter-modal interaction during the interaction process. Extensive experiments conducted on the nuScenes Dataset attest to the efficacy of UniM$^2$AE, indicating enhancements in 3D object detection and BEV map segmentation by 1.2\%(NDS) and 6.5\% (mIoU), respectively. Code is available at https://github.com/hollow-503/UniM2AE.
• Abstract（参考訳）: Masked Autoencoders (MAE) は、強力な表現の学習において重要な役割を担い、自律運転に必要な様々な3D知覚タスクに優れた結果をもたらす。 現実の運転シナリオでは、包括的な環境認識のために複数のセンサーをデプロイするのが一般的です。 これらのセンサからマルチモーダル機能を統合することで、リッチで強力な機能を実現することができるが、この統合に対処するMAEメソッドには顕著なギャップがある。 この研究は、自律運転における統一表現空間に適したマルチモーダルマスクオートエンコーダに発展し、2つの異なるモダリティのより効率的な融合を開拓することを目的としている。 画像に固有の意味論とLiDAR点雲の幾何学的複雑さを複雑に結合するために、UniM$^2$AEを提案する。 このモデルは主に2つの設計からなる、強力で単純でマルチモーダルな自己教師付き事前学習フレームワークである。 まず、両モードの特徴を密集した3Dボリューム空間に投影し、鳥の目視(BEV)から高さの寸法を含むように巧みに拡張する。 この拡張により、両方のモダリティの特徴をネイティブモダリティに融合して得られた情報的特徴を、複数のマスクされた入力を再構築するためのバックプロジェクトが可能になる。 第2に,Multi-modal 3D Interactive Module (MMIM) が起動され,対話プロセス中の効率的なモーダル間相互作用が促進される。 unim$^2$aeの有効性を検証するために,nuscenesデータセットを用いた広範な実験を行い,それぞれ1.2\%(nds)と6.5\%(miou)の3dオブジェクト検出とbevマップ分割の強化が示された。 コードはhttps://github.com/hollow-503/UniM2AEで入手できる。

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