論文の概要: UniBEV: Multi-modal 3D Object Detection with Uniform BEV Encoders for Robustness against Missing Sensor Modalities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14516v3
• Date: Wed, 8 May 2024 13:53:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-09 19:10:37.569076
• Title: UniBEV: Multi-modal 3D Object Detection with Uniform BEV Encoders for Robustness against Missing Sensor Modalities
• Title（参考訳）: UniBEV:センサの欠如に対するロバスト性のための一様BEVエンコーダを用いたマルチモーダル3Dオブジェクト検出
• Authors: Shiming Wang, Holger Caesar, Liangliang Nan, Julian F. P. Kooij,
• Abstract要約: 本稿では、欠落したモダリティに対して堅牢性を実現するために、エンドツーエンドのマルチモーダル3Dオブジェクト検出フレームワークを提案する。 UniBEVはLiDARとカメラ入力に加えて、LiDARのみまたはカメラのみの入力でも再トレーニングなしで動作可能である。 UniBEVと最先端のBEVFusionとMetaBEVを、すべてのセンサー入力の組み合わせでnuScenesで比較する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.470926069132259
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Multi-sensor object detection is an active research topic in automated driving, but the robustness of such detection models against missing sensor input (modality missing), e.g., due to a sudden sensor failure, is a critical problem which remains under-studied. In this work, we propose UniBEV, an end-to-end multi-modal 3D object detection framework designed for robustness against missing modalities: UniBEV can operate on LiDAR plus camera input, but also on LiDAR-only or camera-only input without retraining. To facilitate its detector head to handle different input combinations, UniBEV aims to create well-aligned Bird's Eye View (BEV) feature maps from each available modality. Unlike prior BEV-based multi-modal detection methods, all sensor modalities follow a uniform approach to resample features from the native sensor coordinate systems to the BEV features. We furthermore investigate the robustness of various fusion strategies w.r.t. missing modalities: the commonly used feature concatenation, but also channel-wise averaging, and a generalization to weighted averaging termed Channel Normalized Weights. To validate its effectiveness, we compare UniBEV to state-of-the-art BEVFusion and MetaBEV on nuScenes over all sensor input combinations. In this setting, UniBEV achieves $52.5 \%$ mAP on average over all input combinations, significantly improving over the baselines ($43.5 \%$ mAP on average for BEVFusion, $48.7 \%$ mAP on average for MetaBEV). An ablation study shows the robustness benefits of fusing by weighted averaging over regular concatenation, and of sharing queries between the BEV encoders of each modality. Our code is available at https://github.com/tudelft-iv/UniBEV.
• Abstract（参考訳）: マルチセンサ物体検出は、自動走行において活発な研究課題であるが、センサ入力の欠如(モダリティの欠如)に対するそのような検出モデルの堅牢性は、例えば、突然のセンサ故障により、まだ検討されていない重要な問題である。 本研究で提案するUniBEVは、LiDARとカメラ入力に加えて、リトレーニングなしでLiDARのみまたはカメラのみの入力でも動作可能である。 UniBEVは、異なる入力の組み合わせを扱うための検出器ヘッドを容易にするために、利用可能な各モードから、よく整列したBird's Eye View (BEV)機能マップを作成することを目指している。 従来のBEVベースのマルチモーダル検出法とは異なり、全てのセンサモードは、ネイティブセンサー座標系からBEV機能への再サンプリングのための一様アプローチに従う。 さらに, 一般的な特徴連結だけでなく, チャネルワイド平均化, およびチャネル正規化ウェイトと呼ばれる重み付き平均化への一般化など, 様々な融合戦略のロバスト性について検討する。 その有効性を検証するため,UniBEVと最先端のBEVFusionとMetaBEVを,すべてのセンサ入力の組み合わせでnuScenes上で比較した。 この設定では、UniBEVは全ての入力の組み合わせで平均52.5 \%$ mAPを獲得し、ベースライン(BEVFusionでは平均43.5 \%$ mAP、MetaBEVでは平均48.7 \%$ mAP)よりも大幅に改善されている。 アブレーション研究は、通常の連結よりも重み付け平均化によるヒュージングの堅牢さの利点と、各モードのBEVエンコーダ間でクエリを共有することの利点を示している。 私たちのコードはhttps://github.com/tudelft-iv/UniBEV.comで利用可能です。

関連論文リスト

• Robust Multimodal 3D Object Detection via Modality-Agnostic Decoding and Proximity-based Modality Ensemble [15.173314907900842]
  既存の3Dオブジェクト検出方法は、LiDARセンサーに大きく依存している。 我々は,LiDAR過信頼問題に対処するためにMEFormerを提案する。 我々のMEFormerは73.9% NDSと71.5% mAPの最先端性能を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-27T03:21:44Z)
• Diffusion-Based Particle-DETR for BEV Perception [94.88305708174796]
  Bird-Eye-View (BEV)は、自律走行車(AV)における視覚知覚のための最も広く使われているシーンの1つである。 近年の拡散法は、視覚知覚のための不確実性モデリングに有望なアプローチを提供するが、BEVの広い範囲において、小さな物体を効果的に検出することができない。 本稿では,BEVにおける拡散パラダイムと最先端の3Dオブジェクト検出器を組み合わせることで,この問題に対処する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T09:52:14Z)
• SparseBEV: High-Performance Sparse 3D Object Detection from Multi-Camera Videos [20.51396212498941]
  SparseBEVは完全にスパースな3Dオブジェクト検出器で、密度の高い物体よりも優れています。 nuScenesのテスト分割で、SparseBEVは67.5 NDSの最先端のパフォーマンスを達成した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-18T02:11:01Z)
• Multi-Modal 3D Object Detection by Box Matching [109.43430123791684]
  マルチモーダル3次元検出のためのボックスマッチング(FBMNet)による新しいフュージョンネットワークを提案する。 3Dオブジェクトと2Dオブジェクトの提案を学習することで、ROI特徴を組み合わせることで、検出のための融合を効果的に行うことができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T18:08:51Z)
• MetaBEV: Solving Sensor Failures for BEV Detection and Map Segmentation [104.12419434114365]
  現実世界のアプリケーションでは、センサの破損や故障がパフォーマンスの低下につながります。 極端に現実世界の環境に対処するための,MetaBEVと呼ばれる堅牢なフレームワークを提案する。 MetaBEVは、完全なモダリティと腐敗したモダリティの両方に大きなマージンで、先行技術よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-04-19T16:37:17Z)
• BEV-MAE: Bird's Eye View Masked Autoencoders for Point Cloud Pre-training in Autonomous Driving Scenarios [51.285561119993105]
  自律運転におけるLiDARに基づく3Dオブジェクト検出のための,効率的なマスク付きオートエンコーダ事前学習フレームワークであるBEV-MAEを提案する。 具体的には、3Dエンコーダ学習特徴表現を導くために,鳥の目視(BEV)誘導マスキング戦略を提案する。 学習可能なポイントトークンを導入し、3Dエンコーダの一貫性のある受容的フィールドサイズを維持する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-12T08:15:03Z)
• PersDet: Monocular 3D Detection in Perspective Bird's-Eye-View [26.264139933212892]
  Bird's-Eye-View (BEV)は、自律走行とロボット工学のための他の3D検出器よりも優れている。 画像特徴をBEVに変換するには、特別なオペレーターが特徴サンプリングを行う必要がある。 特徴サンプリングを必要としない新しいBEV表現であるBEVの視点で物体を検出することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T15:19:20Z)
• BEVFusion: Multi-Task Multi-Sensor Fusion with Unified Bird's-Eye View Representation [105.96557764248846]
  本稿では,汎用マルチタスクマルチセンサ融合フレームワークであるBEVFusionを紹介する。 共有鳥眼ビュー表示空間におけるマルチモーダル特徴を統一する。 3Dオブジェクト検出では1.3%高いmAPとNDS、BEVマップのセグメンテーションでは13.6%高いmIoU、コストは1.9倍である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-26T17:59:35Z)
• M^2BEV: Multi-Camera Joint 3D Detection and Segmentation with Unified Birds-Eye View Representation [145.6041893646006]
  M$2$BEVは3Dオブジェクトの検出とマップのセグメンテーションを共同で行う統合フレームワークである。 M$2$BEVは、両方のタスクを統一モデルで推論し、効率を向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-11T13:43:25Z)
• RAANet: Range-Aware Attention Network for LiDAR-based 3D Object Detection with Auxiliary Density Level Estimation [11.180128679075716]
  自律運転のためのLiDARデータから3Dオブジェクトを検出するために,Range-Aware Attention Network (RAANet) が開発された。 RAANetはより強力なBEV機能を抽出し、優れた3Dオブジェクト検出を生成する。 nuScenesデータセットの実験により,提案手法がLiDARを用いた3Dオブジェクト検出の最先端手法より優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-11-18T04:20:13Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。