論文の概要: QE-BEV: Query Evolution for Bird's Eye View Object Detection in Varied Contexts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05989v3
- Date: Thu, 25 Jul 2024 06:02:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 19:56:25.674585
- Title: QE-BEV: Query Evolution for Bird's Eye View Object Detection in Varied Contexts
- Title（参考訳）: QE-BEV:潜伏した状況下での鳥の視線オブジェクト検出のためのクエリ進化
- Authors: Jiawei Yao, Yingxin Lai, Hongrui Kou, Tong Wu, Ruixi Liu,
- Abstract要約: 3Dオブジェクト検出は、自律走行とロボット工学において重要な役割を担い、バードアイビュー(Bird's Eye View, BEV)の画像の正確な解釈を要求する。
動的クエリ進化戦略を利用して,K平均とTop-Kアテンション機構を利用するフレームワークを提案する。
本評価では,クエリに基づくBEVオブジェクト検出の領域に新たなベンチマークを設定することにより,検出精度が著しく向上したことを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.949710700293865
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D object detection plays a pivotal role in autonomous driving and robotics, demanding precise interpretation of Bird's Eye View (BEV) images. The dynamic nature of real-world environments necessitates the use of dynamic query mechanisms in 3D object detection to adaptively capture and process the complex spatio-temporal relationships present in these scenes. However, prior implementations of dynamic queries have often faced difficulties in effectively leveraging these relationships, particularly when it comes to integrating temporal information in a computationally efficient manner. Addressing this limitation, we introduce a framework utilizing dynamic query evolution strategy, harnesses K-means clustering and Top-K attention mechanisms for refined spatio-temporal data processing. By dynamically segmenting the BEV space and prioritizing key features through Top-K attention, our model achieves a real-time, focused analysis of pertinent scene elements. Our extensive evaluation on the nuScenes and Waymo dataset showcases a marked improvement in detection accuracy, setting a new benchmark in the domain of query-based BEV object detection. Our dynamic query evolution strategy has the potential to push the boundaries of current BEV methods with enhanced adaptability and computational efficiency. Project page: https://github.com/Jiawei-Yao0812/QE-BEV
- Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は、自律走行とロボット工学において重要な役割を担い、バードアイビュー(Bird's Eye View, BEV)の画像の正確な解釈を要求する。
実世界の環境のダイナミックな性質は、これらのシーンに存在する複雑な時空間関係を適応的にキャプチャし処理するために、3次元オブジェクト検出に動的クエリ機構を使う必要がある。
しかしながら、動的クエリの以前の実装は、特に時間的情報を計算的に効率的に統合することに関して、これらの関係を効果的に活用することの難しさに直面していることが多い。
この制限に対処するため、動的クエリ進化戦略を利用したフレームワークを導入し、K平均クラスタリングとTop-Kアテンション機構を改良した時空間データ処理に適用する。
BEV空間を動的にセグメンテーションし、Top-Kによる重要な特徴の優先順位付けを行うことで、我々のモデルは、関連するシーン要素をリアルタイムに集中的に分析する。
nuScenesとWaymoデータセットに関する広範な評価では、検出精度が大幅に向上し、クエリベースのBEVオブジェクト検出の領域に新たなベンチマークが設定された。
我々の動的クエリ進化戦略は、適応性と計算効率を向上した現行のBEV手法の境界を推し進める可能性がある。
プロジェクトページ:https://github.com/Jiawei-Yao0812/QE-BEV
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