Fugu-MT 論文翻訳(概要): Unleashing HyDRa: Hybrid Fusion, Depth Consistency and Radar for Unified 3D Perception

論文の概要: Unleashing HyDRa: Hybrid Fusion, Depth Consistency and Radar for Unified 3D Perception

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07746v1
Date: Tue, 12 Mar 2024 15:28:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-13 21:07:09.575592
Title: Unleashing HyDRa: Hybrid Fusion, Depth Consistency and Radar for Unified 3D Perception
Title（参考訳）: 脱離型HyDRa : ハイブリッド核融合, 深部整合性, レーダによる3次元認識
Authors: Philipp Wolters, Johannes Gilg, Torben Teepe, Fabian Herzog, Anouar Laouichi, Martin Hofmann, Gerhard Rigoll
Abstract要約: 多様な3次元知覚タスクのための新しいカメラレーダ融合アーキテクチャであるHyDRaを紹介する。我々のハイト・アソシエーション・トランスフォーマー・モジュールは、すでに視界のレーダー機能を利用して、より堅牢で正確な深度予測を行う。 HyDRaは64.2 NDS (+1.8) と58.4 AMOTA (+1.5) のカメラレーダー融合のための新しい最先端技術を実現している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 6.217857116096573
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Low-cost, vision-centric 3D perception systems for autonomous driving have made significant progress in recent years, narrowing the gap to expensive LiDAR-based methods. The primary challenge in becoming a fully reliable alternative lies in robust depth prediction capabilities, as camera-based systems struggle with long detection ranges and adverse lighting and weather conditions. In this work, we introduce HyDRa, a novel camera-radar fusion architecture for diverse 3D perception tasks. Building upon the principles of dense BEV (Bird's Eye View)-based architectures, HyDRa introduces a hybrid fusion approach to combine the strengths of complementary camera and radar features in two distinct representation spaces. Our Height Association Transformer module leverages radar features already in the perspective view to produce more robust and accurate depth predictions. In the BEV, we refine the initial sparse representation by a Radar-weighted Depth Consistency. HyDRa achieves a new state-of-the-art for camera-radar fusion of 64.2 NDS (+1.8) and 58.4 AMOTA (+1.5) on the public nuScenes dataset. Moreover, our new semantically rich and spatially accurate BEV features can be directly converted into a powerful occupancy representation, beating all previous camera-based methods on the Occ3D benchmark by an impressive 3.7 mIoU.
Abstract（参考訳）: 自動運転車のための低コストで視覚中心の3D認識システムは、近年大きく進歩し、高価なLiDARベースの方法とのギャップを狭めた。完全に信頼性の高い代替手段となる上での最大の課題は、カメラベースのシステムが長い検知範囲と、照明と気象条件に苦しむため、堅牢な深度予測能力である。本研究では,多様な3次元知覚タスクのための新しいカメラレーダ融合アーキテクチャであるHyDRaを紹介する。密度の高いBEV(Bird's Eye View)ベースのアーキテクチャの原則に基づいて、HyDRaは2つの異なる表現空間における補完カメラとレーダーの特徴の強みを組み合わせるためのハイブリッド融合アプローチを導入した。当社のハイプアソシエーショントランスフォーマーモジュールは、よりロバストで正確な深さ予測を生成するために、パースペクティブビューですでにレーダー機能を活用しています。 BEVでは、レーダ重み付き深度一貫性により初期スパース表現を洗練する。 HyDRaは64.2 NDS (+1.8) と58.4 AMOTA (+1.5) のカメラレーダー融合のための新しい最先端技術を実現している。さらに、我々の新しいセマンティックにリッチで空間的に正確なBEV機能は、Occ3Dベンチマークの以前のカメラベースの手法を3.7 mIoUで圧倒し、強力な占有率の表現へと直接変換することができる。

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