Fugu-MT 論文翻訳(概要): GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision

論文の概要: GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.10591v1
Date: Fri, 17 May 2024 07:31:20 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-20 16:42:27.413621
Title: GEOcc: Geometrically Enhanced 3D Occupancy Network with Implicit-Explicit Depth Fusion and Contextual Self-Supervision
Title（参考訳）: GEOcc:不特定深度核融合と文脈自己スーパービジョンによる幾何学的拡張3次元占有ネットワーク
Authors: Xin Tan, Wenbin Wu, Zhiwei Zhang, Chaojie Fan, Yong Peng, Zhizhong Zhang, Yuan Xie, Lizhuang Ma,
Abstract要約: 本稿では,視覚のみのサラウンドビュー知覚に適したジオメトリ強化OccupancyネットワークであるGEOccについて述べる。提案手法は,Occ3D-nuScenesデータセット上で,画像解像度が最小で,画像バックボーンが最大である状態-Of-The-Art性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 49.839374549646884
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D occupancy perception holds a pivotal role in recent vision-centric autonomous driving systems by converting surround-view images into integrated geometric and semantic representations within dense 3D grids. Nevertheless, current models still encounter two main challenges: modeling depth accurately in the 2D-3D view transformation stage, and overcoming the lack of generalizability issues due to sparse LiDAR supervision. To address these issues, this paper presents GEOcc, a Geometric-Enhanced Occupancy network tailored for vision-only surround-view perception. Our approach is three-fold: 1) Integration of explicit lift-based depth prediction and implicit projection-based transformers for depth modeling, enhancing the density and robustness of view transformation. 2) Utilization of mask-based encoder-decoder architecture for fine-grained semantic predictions; 3) Adoption of context-aware self-training loss functions in the pertaining stage to complement LiDAR supervision, involving the re-rendering of 2D depth maps from 3D occupancy features and leveraging image reconstruction loss to obtain denser depth supervision besides sparse LiDAR ground-truths. Our approach achieves State-Of-The-Art performance on the Occ3D-nuScenes dataset with the least image resolution needed and the most weightless image backbone compared with current models, marking an improvement of 3.3% due to our proposed contributions. Comprehensive experimentation also demonstrates the consistent superiority of our method over baselines and alternative approaches.
Abstract（参考訳）: 近年の視覚中心の自律運転システムにおいて、3次元占有感は、サラウンドビューイメージを高密度3次元グリッド内の統合幾何学的および意味的表現に変換することで重要な役割を担っている。しかしながら、現在のモデルでは、2D-3Dビュー変換段階での深度を正確にモデリングすることと、LiDARの監督不足による一般化可能性の欠如を克服することの2つの主要な課題に直面している。本稿では,視覚のみのサラウンドビュー認識に適したGeometric-Enhanced OccupancyネットワークであるGEOccを提案する。私たちのアプローチは3倍です。 1) 視線変換の密度とロバスト性を高めるために, 明示的リフトベース深度予測と暗黙的投射ベース変圧器を統合した。 2) マスクを用いたエンコーダデコーダアーキテクチャの細粒度意味予測への応用 3) 3次元占有特徴から2次元深度マップを再レンダリングし, 画像再構成損失を利用して, 粗いLiDAR地下構造以外の深度監視を行う, 関連段階における文脈認識型自己訓練損失関数の導入。提案手法は,Occ3D-nuScenesデータセットにおいて,画像解像度が最小で,画像バックボーンが最大であり,現行モデルと比較しても画像バックボーンが最大であり,提案したコントリビューションにより3.3%改善したことを示す。包括的実験はまた,本手法がベースラインや代替手法よりも一貫した優位性を示す。

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