Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Vision-Centric Approach for Static Map Element Annotation

論文の概要: A Vision-Centric Approach for Static Map Element Annotation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.11754v1
Date: Thu, 21 Sep 2023 03:30:00 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-09-22 17:02:23.709194
Title: A Vision-Centric Approach for Static Map Element Annotation
Title（参考訳）: 静的マップ要素アノテーションに対する視覚中心的アプローチ
Authors: Jiaxin Zhang, Shiyuan Chen, Haoran Yin, Ruohong Mei, Xuan Liu, Cong Yang, Qian Zhang and Wei Sui
Abstract要約: 本稿では、一貫性マップと精度のためのビジョン中心のアプローチであるCAMAを提案する。提案するフレームワークは,LiDAR入力がなければ,静的マップ要素の高品質な3Dアノテーションを生成することができる。提案するフレームワークを一般的なnuScenesデータセットに適用して,効率的かつ高精度なアノテーションを提供する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.905900964784564
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The recent development of online static map element (a.k.a. HD Map) construction algorithms has raised a vast demand for data with ground truth annotations. However, available public datasets currently cannot provide high-quality training data regarding consistency and accuracy. To this end, we present CAMA: a vision-centric approach for Consistent and Accurate Map Annotation. Without LiDAR inputs, our proposed framework can still generate high-quality 3D annotations of static map elements. Specifically, the annotation can achieve high reprojection accuracy across all surrounding cameras and is spatial-temporal consistent across the whole sequence. We apply our proposed framework to the popular nuScenes dataset to provide efficient and highly accurate annotations. Compared with the original nuScenes static map element, models trained with annotations from CAMA achieve lower reprojection errors (e.g., 4.73 vs. 8.03 pixels).
Abstract（参考訳）: オンライン静的マップ要素(別名hdマップ)の構築アルゴリズムが最近開発され、基礎的真理アノテーションを持つデータに対する需要が高まっている。しかし、現在利用可能な公開データセットは、一貫性と正確性に関する高品質なトレーニングデータを提供できない。そこで我々は,一貫性と正確なマップアノテーションのための視覚中心のアプローチであるCAMAを提案する。提案するフレームワークは,LiDAR入力がなければ,静的マップ要素の高品質な3Dアノテーションを生成することができる。特に、アノテーションは周囲の全てのカメラで高い再投影精度を達成でき、全シーケンスにわたって空間的時間的一貫性を持つ。提案フレームワークを人気のあるnuscenesデータセットに適用し,効率的な高精度なアノテーションを提供する。オリジナルの nuScenes の静的マップエレメントと比較すると、CAMA のアノテーションで訓練されたモデルは低い再射誤差(例えば 4.73 対 8.03 ピクセル)を達成する。

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