論文の概要: OccFeat: Self-supervised Occupancy Feature Prediction for Pretraining BEV Segmentation Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14027v1
• Date: Mon, 22 Apr 2024 09:43:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-23 14:35:57.069280
• Title: OccFeat: Self-supervised Occupancy Feature Prediction for Pretraining BEV Segmentation Networks
• Title（参考訳）: OccFeat: BEVセグメンテーションネットワークの事前学習のための自己管理型機能予測
• Authors: Sophia Sirko-Galouchenko, Alexandre Boulch, Spyros Gidaris, Andrei Bursuc, Antonin Vobecky, Patrick Pérez, Renaud Marlet,
• Abstract要約: 本稿では,カメラのみのBird's-Eye-View(BEV)セグメンテーションネットワークのための,OcFeatと呼ばれる自己教師付き事前学習手法を提案する。 OccFeatでは、占有率予測と特徴蒸留タスクを介して、BEVネットワークを事前訓練する。 本手法で事前訓練したモデルでは,特に低データシナリオにおいて,BEVセマンティックセマンティックセマンティクスの性能が向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.10231099007494
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce a self-supervised pretraining method, called OcFeat, for camera-only Bird's-Eye-View (BEV) segmentation networks. With OccFeat, we pretrain a BEV network via occupancy prediction and feature distillation tasks. Occupancy prediction provides a 3D geometric understanding of the scene to the model. However, the geometry learned is class-agnostic. Hence, we add semantic information to the model in the 3D space through distillation from a self-supervised pretrained image foundation model. Models pretrained with our method exhibit improved BEV semantic segmentation performance, particularly in low-data scenarios. Moreover, empirical results affirm the efficacy of integrating feature distillation with 3D occupancy prediction in our pretraining approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,カメラのみのBird's-Eye-View(BEV)セグメンテーションネットワークのための,OcFeatと呼ばれる自己教師付き事前学習手法を提案する。 OccFeatでは、占有率予測と特徴蒸留タスクを介して、BEVネットワークを事前訓練する。 アクシデント予測は、シーンをモデルに3次元の幾何学的理解を提供する。 しかし、学習した幾何学はクラスに依存しない。 そこで我々は, 自己教師付き事前学習画像基礎モデルからの蒸留を通じて, 3次元空間のモデルに意味情報を付加する。 本手法で事前訓練したモデルでは,特に低データシナリオにおいて,BEVセマンティックセマンティックセマンティクスの性能が向上した。 さらに, 予備訓練アプローチにおける特徴蒸留と3次元占有率予測の併用の有効性を実証的に確認した。

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