論文の概要: DA-BEV: Unsupervised Domain Adaptation for Bird's Eye View Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08687v2
• Date: Tue, 13 Aug 2024 10:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-14 23:04:59.207219
• Title: DA-BEV: Unsupervised Domain Adaptation for Bird's Eye View Perception
• Title（参考訳）: DA-BEV:鳥の視線知覚のための教師なしドメイン適応
• Authors: Kai Jiang, Jiaxing Huang, Weiying Xie, Yunsong Li, Ling Shao, Shijian Lu,
• Abstract要約: カメラのみのBird's Eye View (BEV)は3次元空間における環境認識に大きな可能性を示した。 非教師なし領域適応型BEVは、様々な未ラベル対象データから効果的に学習するが、まだ未探索である。 DA-BEVは、画像ビュー機能とBEV機能の相補性を利用して、ドメイン適応型BEV課題に対処する、最初のドメイン適応型カメラのみのBEVフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.87876441265593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Camera-only Bird's Eye View (BEV) has demonstrated great potential in environment perception in a 3D space. However, most existing studies were conducted under a supervised setup which cannot scale well while handling various new data. Unsupervised domain adaptive BEV, which effective learning from various unlabelled target data, is far under-explored. In this work, we design DA-BEV, the first domain adaptive camera-only BEV framework that addresses domain adaptive BEV challenges by exploiting the complementary nature of image-view features and BEV features. DA-BEV introduces the idea of query into the domain adaptation framework to derive useful information from image-view and BEV features. It consists of two query-based designs, namely, query-based adversarial learning (QAL) and query-based self-training (QST), which exploits image-view features or BEV features to regularize the adaptation of the other. Extensive experiments show that DA-BEV achieves superior domain adaptive BEV perception performance consistently across multiple datasets and tasks such as 3D object detection and 3D scene segmentation.
• Abstract（参考訳）: カメラのみのBird's Eye View (BEV)は3次元空間における環境認識に大きな可能性を示した。 しかし、既存のほとんどの研究は、様々な新しいデータを扱う間、うまくスケールできない教師付き設定の下で行われた。 非教師なし領域適応型BEVは、様々な未ラベル対象データから効果的に学習するが、まだ未探索である。 本研究では、画像ビュー機能とBEV機能の相補的な性質を活用することで、ドメイン適応型BEV課題に対処する、最初のドメイン適応型カメラ専用BEVフレームワークであるDA-BEVを設計する。 DA-BEVは、画像ビューとBEVの機能から有用な情報を引き出すために、ドメイン適応フレームワークにクエリというアイデアを導入している。 クエリベースの2つの設計、すなわちクエリベースの逆学習(QAL)とクエリベースの自己学習(QST)で構成される。 DA-BEVは、複数のデータセットや3Dオブジェクト検出や3Dシーンセグメンテーションといったタスクにおいて、優れたドメイン適応型BEV知覚性能を実現する。

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