論文の概要: PreSight: Enhancing Autonomous Vehicle Perception with City-Scale NeRF Priors
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.09079v2
- Date: Thu, 11 Jul 2024 08:22:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-12 23:07:33.004262
- Title: PreSight: Enhancing Autonomous Vehicle Perception with City-Scale NeRF Priors
- Title（参考訳）: PreSight:都市規模のNeRFプリミティブによる自動運転車の認識向上
- Authors: Tianyuan Yuan, Yucheng Mao, Jiawei Yang, Yicheng Liu, Yue Wang, Hang Zhao,
- Abstract要約: 新しい都市をナビゲートする際、人間は徐々に、その後の訪問中にリアルタイムの知覚を補うための予備的なメンタルマップを開発していく。
このような人間的アプローチに触発されて、私たちはPreSightという新しいフレームワークを導入しました。
提案手法では,都市規模のニューラルフィールドを過去の旅行データで最適化し,ニューラルプライドを生成する。
これらの先行は意味論と幾何学的詳細に富み、手動のアノテーションなしで導出され、様々な最先端の知覚モデルをシームレスに拡張することができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.820169879886564
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Autonomous vehicles rely extensively on perception systems to navigate and interpret their surroundings. Despite significant advancements in these systems recently, challenges persist under conditions like occlusion, extreme lighting, or in unfamiliar urban areas. Unlike these systems, humans do not solely depend on immediate observations to perceive the environment. In navigating new cities, humans gradually develop a preliminary mental map to supplement real-time perception during subsequent visits. Inspired by this human approach, we introduce a novel framework, PreSight, that leverages past traversals to construct static prior memories, enhancing online perception in later navigations. Our method involves optimizing a city-scale neural radiance field with data from previous journeys to generate neural priors. These priors, rich in semantic and geometric details, are derived without manual annotations and can seamlessly augment various state-of-the-art perception models, improving their efficacy with minimal additional computational cost. Experimental results on the nuScenes dataset demonstrate the framework's high compatibility with diverse online perception models. Specifically, it shows remarkable improvements in HD-map construction and occupancy prediction tasks, highlighting its potential as a new perception framework for autonomous driving systems. Our code will be released at https://github.com/yuantianyuan01/PreSight.
- Abstract（参考訳）: 自動運転車は周囲をナビゲートし解釈するために認識システムに大きく依存している。
最近のシステムでは大きな進歩があったが、排他的、極端な照明、不慣れな都市部といった条件下では課題が続いている。
これらのシステムとは異なり、人間は環境を知覚する瞬間的な観察にのみ依存するわけではない。
新しい都市をナビゲートする際、人間は徐々に、その後の訪問中にリアルタイムの知覚を補うための予備的なメンタルマップを開発していく。
このような人間的アプローチにインスパイアされたPreSightは、過去のトラバーサルを利用して静的な事前記憶を構築し、後続のナビゲーションにおけるオンライン認識を高める新しいフレームワークである。
提案手法では, 都市規模のニューラルレージアンスフィールドを, 過去の旅行データで最適化し, ニューラル先行データを生成する。
これらの先行は意味論と幾何学的詳細に富み、手動のアノテーションなしで導出され、様々な最先端の知覚モデルをシームレスに拡張し、最小限の計算コストで有効性を向上させることができる。
nuScenesデータセットの実験結果は、様々なオンライン知覚モデルとの高い互換性を示す。
具体的には、HDマップの構築と占有予測タスクの大幅な改善を示し、自動運転システムの新しい認識フレームワークとしての可能性を強調している。
私たちのコードはhttps://github.com/yuantianyuan01/PreSight.com/でリリースされます。
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