論文の概要: OccFlowNet: Towards Self-supervised Occupancy Estimation via
Differentiable Rendering and Occupancy Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12792v1
- Date: Tue, 20 Feb 2024 08:04:12 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-21 16:49:34.926904
- Title: OccFlowNet: Towards Self-supervised Occupancy Estimation via
Differentiable Rendering and Occupancy Flow
- Title（参考訳）: OccFlowNet: 微分レンダリングとOccupancy Flowによる自己教師型職業推定を目指して
- Authors: Simon Boeder, Fabian Gigengack, Benjamin Risse
- Abstract要約: 本稿では,2次元ラベルのみを用いたニューラルレイディアンス場(NeRF)による占有率推定手法を提案する。
深度とセマンティックマップの予測や,2次元監視のみに基づく3次元ネットワークのトレーニングには,可変ボリュームレンダリングを用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6577148087211809
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semantic occupancy has recently gained significant traction as a prominent 3D
scene representation. However, most existing methods rely on large and costly
datasets with fine-grained 3D voxel labels for training, which limits their
practicality and scalability, increasing the need for self-monitored learning
in this domain. In this work, we present a novel approach to occupancy
estimation inspired by neural radiance field (NeRF) using only 2D labels, which
are considerably easier to acquire. In particular, we employ differentiable
volumetric rendering to predict depth and semantic maps and train a 3D network
based on 2D supervision only. To enhance geometric accuracy and increase the
supervisory signal, we introduce temporal rendering of adjacent time steps.
Additionally, we introduce occupancy flow as a mechanism to handle dynamic
objects in the scene and ensure their temporal consistency. Through extensive
experimentation we demonstrate that 2D supervision only is sufficient to
achieve state-of-the-art performance compared to methods using 3D labels, while
outperforming concurrent 2D approaches. When combining 2D supervision with 3D
labels, temporal rendering and occupancy flow we outperform all previous
occupancy estimation models significantly. We conclude that the proposed
rendering supervision and occupancy flow advances occupancy estimation and
further bridges the gap towards self-supervised learning in this domain.
- Abstract（参考訳）: セマンティックな占有感は近年,顕著な3Dシーン表現として注目されている。
しかし、既存のほとんどのメソッドは、トレーニング用にきめ細かい3Dボクセルラベルを持つ大規模でコストのかかるデータセットに依存しているため、実用性とスケーラビリティが制限され、この領域での自己監視学習の必要性が増している。
本研究では,2次元ラベルのみを用いたニューラルレイディアンス場(NeRF)に触発された占有率推定手法を提案する。
特に,深度やセマンティックマップの予測や,2次元監視のみに基づく3次元ネットワークのトレーニングに,可変ボリュームレンダリングを用いる。
幾何学的精度を高め,監視信号を増やすため,隣接時間ステップの時間レンダリングを導入する。
さらに,シーン内の動的オブジェクトを処理し,その時間的一貫性を保証するメカニズムとして占有フローを導入する。
広範な実験を通じて,並列的な2dアプローチを上回りながら,3dラベルを用いた手法と比較して,最先端のパフォーマンスを実現するには2d監督だけで十分であることを実証した。
2次元監視と3次元ラベルを組み合わせると、時間的レンダリングと占有フローが従来の占有率推定モデルよりも大幅に優れる。
提案するレンダリング監督と占有フローは占有率の推定を前進させ,さらにこの領域における自己監督学習へのギャップを橋渡しする。
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