論文の概要: Technical Report for Argoverse Challenges on 4D Occupancy Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.15660v1
• Date: Mon, 27 Nov 2023 09:40:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-28 16:10:47.109854
• Title: Technical Report for Argoverse Challenges on 4D Occupancy Forecasting
• Title（参考訳）: 4次元占有予測におけるargoverse challengeの技術報告
• Authors: Pengfei Zheng, Kanokphan Lertniphonphan, Feng Chen, Siwei Chen, Bingchuan Sun, Jun Xie, Zhepeng Wang
• Abstract要約: 我々のソリューションは、強いLiDARベースのBird's Eye View(BEV)エンコーダと2段階デコーダからなる。 このソリューションはArgoverse 2センサーデータセットでテストされ、将来3秒間の占有状態を評価する。 CVPR 2023のArgoverse Challengesでは,L1エラー(3.57)がベースラインよりも18%低かった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.43324720856606
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This report presents our Le3DE2E_Occ solution for 4D Occupancy Forecasting in Argoverse Challenges at CVPR 2023 Workshop on Autonomous Driving (WAD). Our solution consists of a strong LiDAR-based Bird's Eye View (BEV) encoder with temporal fusion and a two-stage decoder, which combines a DETR head and a UNet decoder. The solution was tested on the Argoverse 2 sensor dataset to evaluate the occupancy state 3 seconds in the future. Our solution achieved 18% lower L1 Error (3.57) than the baseline and got the 1 place on the 4D Occupancy Forecasting task in Argoverse Challenges at CVPR 2023.
• Abstract（参考訳）: 本稿では, CVPR 2023 Workshop on Autonomous Driving (WAD) において, 4D Occupancy Forecasting in Argoverse ChallengesのLe3DE2E_Occソリューションについて紹介する。 我々のソリューションは、強力なLiDARベースのBird's Eye View(BEV)エンコーダと、DETRヘッドとUNetデコーダを組み合わせた2段階デコーダで構成される。 このソリューションはArgoverse 2センサーデータセットでテストされ、将来3秒間の占有状態を評価する。 提案手法はベースラインより18%低いl1誤差 (3.57) を達成し, cvpr 2023において4次元占有予測タスクにおいて1位を得た。

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