論文の概要: BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.01696v2
• Date: Sun, 24 Mar 2024 14:50:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-27 02:15:55.029249
• Title: BEVNeXt: Reviving Dense BEV Frameworks for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: BEVNeXt:3Dオブジェクト検出のための高密度なBEVフレームワークの復活
• Authors: Zhenxin Li, Shiyi Lan, Jose M. Alvarez, Zuxuan Wu,
• Abstract要約: 近年,クエリベースのトランスフォーマーデコーダが登場し,カメラベースの3Dオブジェクト検出が作り直されている。 本稿では,BEVNeXtと呼ばれる高密度BEVフレームワークを紹介する。 nuScenesベンチマークでは、BEVNeXtはBEVベースのフレームワークとクエリベースのフレームワークの両方を上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.7933708173225
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recently, the rise of query-based Transformer decoders is reshaping camera-based 3D object detection. These query-based decoders are surpassing the traditional dense BEV (Bird's Eye View)-based methods. However, we argue that dense BEV frameworks remain important due to their outstanding abilities in depth estimation and object localization, depicting 3D scenes accurately and comprehensively. This paper aims to address the drawbacks of the existing dense BEV-based 3D object detectors by introducing our proposed enhanced components, including a CRF-modulated depth estimation module enforcing object-level consistencies, a long-term temporal aggregation module with extended receptive fields, and a two-stage object decoder combining perspective techniques with CRF-modulated depth embedding. These enhancements lead to a "modernized" dense BEV framework dubbed BEVNeXt. On the nuScenes benchmark, BEVNeXt outperforms both BEV-based and query-based frameworks under various settings, achieving a state-of-the-art result of 64.2 NDS on the nuScenes test set. Code will be available at \url{https://github.com/woxihuanjiangguo/BEVNeXt}.
• Abstract（参考訳）: 近年,クエリベースのトランスフォーマーデコーダが登場し,カメラベースの3Dオブジェクト検出が作り直されている。 これらのクエリベースのデコーダは、従来のBEV(Bird's Eye View)ベースの手法を超越している。 しかし,深度推定や物体位置推定に優れた能力を持つため,高密度なBEVフレームワークは依然として重要であり,正確な3次元シーンを包括的に描いている。 本稿では,CRF変調深度推定モジュール(CRF変調深度推定モジュール),拡張受容場を有する長期時間アグリゲーションモジュール,遠近法とCRF変調深度埋め込みを組み合わせた2段階物体デコーダなど,既存の高密度BEVベースの3次元物体検出器の欠点に対処することを目的とする。 これらの拡張は、BEVNeXtと呼ばれる"近代化された"高密度なBEVフレームワークにつながった。 nuScenesベンチマークでは、BEVNeXtはBEVベースのフレームワークとクエリベースのフレームワークの両方をさまざまな設定で上回り、nuScenesテストセット上で64.2 NDSの最先端結果を達成する。 コードは \url{https://github.com/woxihuanjiangguo/BEVNeXt} で入手できる。

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