論文の概要: Fully Sparse 3D Occupancy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.17118v5
• Date: Fri, 19 Jul 2024 03:01:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-23 00:06:44.467085
• Title: Fully Sparse 3D Occupancy Prediction
• Title（参考訳）: 完全スパース3次元活動予測
• Authors: Haisong Liu, Yang Chen, Haiguang Wang, Zetong Yang, Tianyu Li, Jia Zeng, Li Chen, Hongyang Li, Limin Wang,
• Abstract要約: 運転予測は自動運転において重要な役割を果たす。 従来の手法は通常、密集した3Dボリュームを構築し、シーン固有の空間を無視し、高い計算コストを被る。 我々は,SparseOccと呼ばれる,完全スパース占有ネットワークを新たに導入した。 SparseOccは最初、カメラのみの入力からスパース3D表現を再構築し、その後スパースクエリによって3Dスパース表現からセマンティック/インスタンス占有を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.265473869812816
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occupancy prediction plays a pivotal role in autonomous driving. Previous methods typically construct dense 3D volumes, neglecting the inherent sparsity of the scene and suffering from high computational costs. To bridge the gap, we introduce a novel fully sparse occupancy network, termed SparseOcc. SparseOcc initially reconstructs a sparse 3D representation from camera-only inputs and subsequently predicts semantic/instance occupancy from the 3D sparse representation by sparse queries. A mask-guided sparse sampling is designed to enable sparse queries to interact with 2D features in a fully sparse manner, thereby circumventing costly dense features or global attention. Additionally, we design a thoughtful ray-based evaluation metric, namely RayIoU, to solve the inconsistency penalty along the depth axis raised in traditional voxel-level mIoU criteria. SparseOcc demonstrates its effectiveness by achieving a RayIoU of 34.0, while maintaining a real-time inference speed of 17.3 FPS, with 7 history frames inputs. By incorporating more preceding frames to 15, SparseOcc continuously improves its performance to 35.1 RayIoU without bells and whistles.
• Abstract（参考訳）: 運転予測は自動運転において重要な役割を果たす。 従来の手法は通常、密集した3Dボリュームを構築し、シーン固有の空間を無視し、高い計算コストを被る。 ギャップを埋めるため,SparseOccと呼ばれる,スパルス占有ネットワークを導入した。 SparseOccは最初、カメラのみの入力からスパース3D表現を再構築し、その後スパースクエリによって3Dスパース表現からセマンティック/インスタンス占有を予測する。 マスク誘導スパースサンプリングは、スパースクエリが完全にスパースな方法で2次元特徴と対話できるように設計されており、それによってコストのかかる高密度特徴やグローバルな注意を回避できる。 さらに、従来のボクセルレベルのmIoU基準で提起された深さ軸に沿った不整合ペナルティを解決するために、レイIoUという思考に基づく評価尺度を設計する。 SparseOccは、34.0のRayIoUを実現し、リアルタイムの推論速度は17.3 FPSで、7つの履歴フレームが入力される。 より先行したフレームを15に組み込むことで、SparseOccは連続的に性能を35.1 RayIoUに改善した。

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