論文の概要: Flow-Based Feature Fusion for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01682v1
• Date: Fri, 3 Nov 2023 03:10:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-06 15:24:22.514814
• Title: Flow-Based Feature Fusion for Vehicle-Infrastructure Cooperative 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 自動車・インフラ協調3次元物体検出のためのフローベース特徴融合
• Authors: Haibao Yu, Yingjuan Tang, Enze Xie, Jilei Mao, Ping Luo, Zaiqing Nie
• Abstract要約: Feature Flow Net (FFNet) は、VIC3Dオブジェクト検出のためのフローベース機能融合フレームワークである。 FFNetは、シーケンシャルインフラストラクチャフレームの時間的コヒーレンスを利用して、特徴フローを送信する。 提案手法は, 原データの送信コストの約1/100しか必要とせず, 既存の協調検出方法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.06078396499724
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cooperatively utilizing both ego-vehicle and infrastructure sensor data can significantly enhance autonomous driving perception abilities. However, the uncertain temporal asynchrony and limited communication conditions can lead to fusion misalignment and constrain the exploitation of infrastructure data. To address these issues in vehicle-infrastructure cooperative 3D (VIC3D) object detection, we propose the Feature Flow Net (FFNet), a novel cooperative detection framework. FFNet is a flow-based feature fusion framework that uses a feature flow prediction module to predict future features and compensate for asynchrony. Instead of transmitting feature maps extracted from still-images, FFNet transmits feature flow, leveraging the temporal coherence of sequential infrastructure frames. Furthermore, we introduce a self-supervised training approach that enables FFNet to generate feature flow with feature prediction ability from raw infrastructure sequences. Experimental results demonstrate that our proposed method outperforms existing cooperative detection methods while only requiring about 1/100 of the transmission cost of raw data and covers all latency in one model on the DAIR-V2X dataset. The code is available at \href{https://github.com/haibao-yu/FFNet-VIC3D}{https://github.com/haibao-yu/FFNet-VIC3D}.
• Abstract（参考訳）: ego-vehicleとインフラストラクチャセンサデータの両方を活用することで、自動運転の認識能力を大幅に向上させることができる。 しかし、不確定な時間的非同期性と限定的な通信条件は、融合の誤りを招き、インフラデータの活用を制限する可能性がある。 車両・インフラ間協調3D(VIC3D)オブジェクト検出におけるこれらの問題に対処するため,新しい協調検出フレームワークであるFeature Flow Net(FFNet)を提案する。 FFNetはフローベースの機能融合フレームワークで、機能フロー予測モジュールを使用して将来の機能予測と非同期の補償を行う。 FFNetは静止画像から抽出した特徴マップを送信する代わりに、連続的なインフラストラクチャフレームの時間的コヒーレンスを利用して特徴フローを送信する。 さらに,ffnetが生のインフラストラクチャシーケンスから特徴予測能力を備えた特徴フローを生成するための,自己教師付きトレーニング手法を提案する。 実験の結果,提案手法は生データの送信コストの約1/100しか必要とせず,DAIR-V2Xデータセット上の1つのモデルにおける全ての遅延をカバーしながら,既存の協調検出手法よりも優れていた。 コードは \href{https://github.com/haibao-yu/FFNet-VIC3D}{https://github.com/haibao-yu/FFNet-VIC3D} で公開されている。

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