論文の概要: A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05173v1
- Date: Wed, 8 May 2024 16:10:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-09 14:05:10.129442
- Title: A Survey on Occupancy Perception for Autonomous Driving: The Information Fusion Perspective
- Title（参考訳）: 自動運転の職業認知に関する調査研究:情報融合の視点から
- Authors: Huaiyuan Xu, Junliang Chen, Shiyu Meng, Yi Wang, Lap-Pui Chau,
- Abstract要約: 3D占有感技術は、自動運転車の密集した3D環境を観察し理解することを目的としている。
3D占有感はマルチソース入力の性質と情報融合の必要性を有する。
我々は、一般的なネットワークパイプラインを要約し、情報融合技術を強調し、効果的なネットワークトレーニングについて議論する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.798308029074786
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D occupancy perception technology aims to observe and understand dense 3D environments for autonomous vehicles. Owing to its comprehensive perception capability, this technology is emerging as a trend in autonomous driving perception systems, and is attracting significant attention from both industry and academia. Similar to traditional bird's-eye view (BEV) perception, 3D occupancy perception has the nature of multi-source input and the necessity for information fusion. However, the difference is that it captures vertical structures that are ignored by 2D BEV. In this survey, we review the most recent works on 3D occupancy perception, and provide in-depth analyses of methodologies with various input modalities. Specifically, we summarize general network pipelines, highlight information fusion techniques, and discuss effective network training. We evaluate and analyze the occupancy perception performance of the state-of-the-art on the most popular datasets. Furthermore, challenges and future research directions are discussed. We hope this report will inspire the community and encourage more research work on 3D occupancy perception. A comprehensive list of studies in this survey is available in an active repository that continuously collects the latest work: https://github.com/HuaiyuanXu/3D-Occupancy-Perception.
- Abstract（参考訳）: 3D占有感技術は、自動運転車の密集した3D環境を観察し理解することを目的としている。
包括的な認識能力のため、この技術は自律運転認識システムのトレンドとして現れており、産業と学術の両方から大きな注目を集めている。
従来の鳥眼視(BEV)と同様に、3D占有感は多ソース入力の性質と情報融合の必要性を持っている。
しかし、違いは2次元のBEVによって無視される垂直構造を捉えることである。
本稿では,3次元占有感に関する最近の研究を概観し,様々な入力モダリティを持つ方法論の詳細な分析を行う。
具体的には、一般的なネットワークパイプラインを要約し、情報融合技術を強調し、効果的なネットワークトレーニングについて議論する。
我々は,最もポピュラーなデータセット上での最先端技術の占有感性能を評価し,分析する。
さらに,課題と今後の研究方向性についても論じる。
このレポートがコミュニティを刺激し、3D占有感に関するさらなる研究作業を促進することを願っている。
この調査の包括的な研究リストは、最新の成果を継続的に収集するアクティブリポジトリで公開されている。
関連論文リスト
- Vision-based 3D occupancy prediction in autonomous driving: a review and outlook [19.939380586314673]
本稿では,視覚に基づく3次元占有予測の背景を紹介し,その課題について論じる。
我々は3つの側面から視覚に基づく3D占有率予測の進捗状況を総合的に調査する。
代表的な研究動向を概説し,今後の展望を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-05-04T07:39:25Z) - A Simple Framework for 3D Occupancy Estimation in Autonomous Driving [16.605853706182696]
本稿では,CNNをベースとした3次元占有率推定のための重要な要素をいくつか明らかにするフレームワークを提案する。
また,3次元占有率推定と,単眼深度推定や3次元再構成などの関連課題との関係についても検討した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-03-17T15:57:14Z) - Surround-View Vision-based 3D Detection for Autonomous Driving: A Survey [0.6091702876917281]
本稿では,自律運転に着目した既存のビジョンベース3D検出手法に関する文献調査を行う。
文献や業界の動向が,サラウンドビューのイメージベース手法にどのように移行したかを強調し,この手法がどのような場合に対処するかについて考察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:30:17Z) - HUM3DIL: Semi-supervised Multi-modal 3D Human Pose Estimation for
Autonomous Driving [95.42203932627102]
3Dの人間のポーズ推定は、自動運転車が歩行者の微妙で複雑な振る舞いを知覚し理解できるようにする新しい技術である。
提案手法は,これらの補完信号を半教師付き方式で効率的に利用し,既存の手法よりも大きなマージンで性能を向上する。
具体的には、LiDAR点を画素整列マルチモーダル特徴に埋め込み、トランスフォーマーの精細化段階を経る。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-15T11:15:14Z) - 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Comprehensive Survey [48.30753402458884]
自動運転車の近くで重要な3Dオブジェクトの位置、サイズ、カテゴリをインテリジェントに予測する3Dオブジェクト検出は、認識システムの重要な部分である。
本稿では,自律運転における3次元物体検出技術の進歩を概観する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-19T19:43:11Z) - 3D Object Detection from Images for Autonomous Driving: A Survey [68.33502122185813]
画像から3Dオブジェクトを検出することは、自動運転の基本的かつ困難な問題の一つだ。
この問題を2015年から2021年にかけて200以上の研究が行われ、理論、アルゴリズム、応用の幅広い範囲で研究されている。
我々は,この新奇で継続的な研究分野を包括的に調査し,画像に基づく3D検出に最もよく使用されるパイプラインを要約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T07:12:24Z) - KITTI-360: A Novel Dataset and Benchmarks for Urban Scene Understanding
in 2D and 3D [67.50776195828242]
KITTI-360は、よりリッチな入力モダリティ、包括的なセマンティックインスタンスアノテーション、正確なローカライゼーションを含む郊外の運転データセットである。
その結果,150k以上のセマンティクスとインスタンスのアノテート画像と1Bのアノテート3Dポイントが得られた。
我々は、同じデータセット上のコンピュータビジョン、グラフィックス、ロボット工学の問題を含む、モバイル知覚に関連するいくつかのタスクのベンチマークとベースラインを構築した。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-28T00:41:29Z) - 3D Object Detection for Autonomous Driving: A Survey [14.772968858398043]
3次元物体検出は、そのような知覚システムの中核となる基礎となる。
既存の努力にもかかわらず、ポイントクラウド上の3Dオブジェクト検出はまだ初期段階にある。
近年, プロスとコンスを用いた最先端検出法が提案されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-21T03:17:20Z) - Learnable Online Graph Representations for 3D Multi-Object Tracking [156.58876381318402]
3D MOT問題に対する統一型学習型アプローチを提案します。
我々は、完全にトレーニング可能なデータアソシエーションにNeural Message Passing Networkを使用します。
AMOTAの65.6%の最先端性能と58%のIDスウィッチを達成して、公開可能なnuScenesデータセットに対する提案手法のメリットを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-23T17:59:28Z) - Fine-Grained Vehicle Perception via 3D Part-Guided Visual Data
Augmentation [77.60050239225086]
実画像中の車両に動的部品を付加した3次元自動車モデルによる効果的なトレーニングデータ生成プロセスを提案する。
私達のアプローチは人間の相互作用なしで完全に自動です。
VUS解析用マルチタスクネットワークとVHI解析用マルチストリームネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-15T03:03:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。