論文の概要: SurroundSDF: Implicit 3D Scene Understanding Based on Signed Distance Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14366v1
• Date: Thu, 21 Mar 2024 12:49:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-22 14:18:45.508577
• Title: SurroundSDF: Implicit 3D Scene Understanding Based on Signed Distance Field
• Title（参考訳）: SurroundSDF:符号付き距離場に基づく3次元シーン理解
• Authors: Lizhe Liu, Bohua Wang, Hongwei Xie, Daqi Liu, Li Liu, Zhiqiang Tian, Kuiyuan Yang, Bing Wang,
• Abstract要約: そこで我々は,SurroundSDFを提案し,署名された距離場(SDF)と周辺画像からの連続知覚のための意味場を暗黙的に予測する。 具体的には、クエリベースのアプローチを導入し、Eikonalの定式化に制約されたSDFを用いて障害物の表面を正確に記述する。 正確なSDF基底事実が存在しないことを考慮し,サンドウィッチ・アイコン公式(Sandwich Eikonal formulation)と呼ばれる,SDFの弱教師付きパラダイムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.110716280650514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-centric 3D environment understanding is both vital and challenging for autonomous driving systems. Recently, object-free methods have attracted considerable attention. Such methods perceive the world by predicting the semantics of discrete voxel grids but fail to construct continuous and accurate obstacle surfaces. To this end, in this paper, we propose SurroundSDF to implicitly predict the signed distance field (SDF) and semantic field for the continuous perception from surround images. Specifically, we introduce a query-based approach and utilize SDF constrained by the Eikonal formulation to accurately describe the surfaces of obstacles. Furthermore, considering the absence of precise SDF ground truth, we propose a novel weakly supervised paradigm for SDF, referred to as the Sandwich Eikonal formulation, which emphasizes applying correct and dense constraints on both sides of the surface, thereby enhancing the perceptual accuracy of the surface. Experiments suggest that our method achieves SOTA for both occupancy prediction and 3D scene reconstruction tasks on the nuScenes dataset.
• Abstract（参考訳）: 視覚中心の3D環境理解は、自律運転システムにとって不可欠かつ困難である。 近年,オブジェクトフリー手法が注目されている。 このような方法は、離散的なボクセル格子のセマンティクスを予測することによって世界を理解するが、連続かつ正確な障害物面の構築には失敗する。 そこで本稿では,SurroundSDFを用いて,周辺画像からの連続知覚のための符号付き距離場(SDF)と意味場を暗黙的に予測する手法を提案する。 具体的には、クエリベースのアプローチを導入し、Eikonalの定式化に制約されたSDFを用いて障害物の表面を正確に記述する。 さらに, 正確なSDF基底の真理が欠如していることを踏まえ, サンドウィッチ・アイコンナル法(Sandwich Eikonal formulation)と呼ばれる新たなSDFの弱教師付きパラダイムを提案し, 表面の両面に正しい密度の制約を適用し, 表面の知覚精度を高める。 実験により,本手法は, nuScenesデータセット上での占有予測と3次元シーン再構成の両タスクに対してSOTAを実現することが示唆された。

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