論文の概要: PaSCo: Urban 3D Panoptic Scene Completion with Uncertainty Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.02158v2
• Date: Sat, 25 May 2024 11:20:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 08:25:17.020674
• Title: PaSCo: Urban 3D Panoptic Scene Completion with Uncertainty Awareness
• Title（参考訳）: PaSCo:不確かさに気付く都市3Dパノラマシーン
• Authors: Anh-Quan Cao, Angela Dai, Raoul de Charette,
• Abstract要約: Panoptic Scene Completion (PSC)タスクは、一般的なセマンティック・シーン・コンプリート(SSC)タスクをインスタンスレベルの情報で拡張する。 我々のPSC提案では,スパースマルチスケールコンプリートから空でないボクセルにマスクを用いたハイブリッド手法を用いている。 提案手法は,Panoptic Scene Completionと3つの大規模自律走行データセットにおける不確実性評価の両方において,すべてのベースラインを超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.802781781863196
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose the task of Panoptic Scene Completion (PSC) which extends the recently popular Semantic Scene Completion (SSC) task with instance-level information to produce a richer understanding of the 3D scene. Our PSC proposal utilizes a hybrid mask-based technique on the non-empty voxels from sparse multi-scale completions. Whereas the SSC literature overlooks uncertainty which is critical for robotics applications, we instead propose an efficient ensembling to estimate both voxel-wise and instance-wise uncertainties along PSC. This is achieved by building on a multi-input multi-output (MIMO) strategy, while improving performance and yielding better uncertainty for little additional compute. Additionally, we introduce a technique to aggregate permutation-invariant mask predictions. Our experiments demonstrate that our method surpasses all baselines in both Panoptic Scene Completion and uncertainty estimation on three large-scale autonomous driving datasets. Our code and data are available at https://astra-vision.github.io/PaSCo .
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近人気のセマンティック・シーン・コンプリート(SSC)タスクを拡張したPanoptic Scene Completion(PSC)タスクを提案する。 我々のPSC提案では,スパースマルチスケールコンプリートから空でないボクセルにマスクを用いたハイブリッド手法を用いている。 SSCの文献は、ロボット工学の応用にとって重要な不確実性を見落としているのに対し、我々は、PSCに沿ったボクセルワイドとインスタンスワイドの両方の不確実性を評価する効率的なアンサンブルを提案する。 これは、MIMO(multi-input multi-output)戦略に基づいて構築され、性能を改善し、少ない計算量に対してより良い不確実性をもたらす。 さらに、置換不変マスク予測を集約する手法を導入する。 実験により,Panoptic Scene Completionと3つの大規模自律走行データセットにおける不確実性評価の両方において,本手法が全ベースラインを超えることを示した。 私たちのコードとデータはhttps://astra-vision.github.io/PaSCoで公開されています。

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