論文の概要: Context and Geometry Aware Voxel Transformer for Semantic Scene Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.13675v4
• Date: Tue, 22 Oct 2024 14:28:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-23 14:25:06.410098
• Title: Context and Geometry Aware Voxel Transformer for Semantic Scene Completion
• Title（参考訳）: セマンティックシーン補完のためのボクセル変換器のコンテキストと幾何学
• Authors: Zhu Yu, Runmin Zhang, Jiacheng Ying, Junchen Yu, Xiaohai Hu, Lun Luo, Si-Yuan Cao, Hui-Liang Shen,
• Abstract要約: 視覚に基づくセマンティックシーンコンプリート(SSC)は、様々な3次元知覚タスクに広く応用されているため、多くの注目を集めている。 既存のスパース・トゥ・デンス・アプローチでは、様々な入力画像間で共有コンテキストに依存しないクエリを使用するのが一般的である。 セマンティックシーン補完を実現するためにCGFormerというニューラルネットワークを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.147020285382786
• License:
• Abstract: Vision-based Semantic Scene Completion (SSC) has gained much attention due to its widespread applications in various 3D perception tasks. Existing sparse-to-dense approaches typically employ shared context-independent queries across various input images, which fails to capture distinctions among them as the focal regions of different inputs vary and may result in undirected feature aggregation of cross-attention. Additionally, the absence of depth information may lead to points projected onto the image plane sharing the same 2D position or similar sampling points in the feature map, resulting in depth ambiguity. In this paper, we present a novel context and geometry aware voxel transformer. It utilizes a context aware query generator to initialize context-dependent queries tailored to individual input images, effectively capturing their unique characteristics and aggregating information within the region of interest. Furthermore, it extend deformable cross-attention from 2D to 3D pixel space, enabling the differentiation of points with similar image coordinates based on their depth coordinates. Building upon this module, we introduce a neural network named CGFormer to achieve semantic scene completion. Simultaneously, CGFormer leverages multiple 3D representations (i.e., voxel and TPV) to boost the semantic and geometric representation abilities of the transformed 3D volume from both local and global perspectives. Experimental results demonstrate that CGFormer achieves state-of-the-art performance on the SemanticKITTI and SSCBench-KITTI-360 benchmarks, attaining a mIoU of 16.87 and 20.05, as well as an IoU of 45.99 and 48.07, respectively. Remarkably, CGFormer even outperforms approaches employing temporal images as inputs or much larger image backbone networks.
• Abstract（参考訳）: 視覚に基づくセマンティックシーンコンプリート(SSC)は、様々な3次元知覚タスクに広く応用されているため、多くの注目を集めている。 既存のスパース・トゥ・デンス・アプローチでは、様々な入力画像に共通するコンテキスト非依存のクエリを用いるのが一般的であり、異なる入力の焦点領域が異なるため、異なる入力の区別が取れず、非指向的な特徴集約が生じる可能性がある。 さらに、深度情報の欠如は、特徴マップ内の同じ2D位置または類似のサンプリングポイントを共有する画像平面に投影される点につながり、深さの曖昧さをもたらす可能性がある。 本稿では,新しいコンテキストと幾何学を考慮したボクセル変換器を提案する。 コンテキスト認識クエリジェネレータを使用して、個々の入力画像に適したコンテキスト依存クエリを初期化し、その特徴を効果的にキャプチャし、関心領域内の情報を集約する。 さらに、変形可能なクロスアテンションを2Dから3Dピクセル空間に拡張し、その深さ座標に基づいて類似の画像座標を持つ点の微分を可能にする。 このモジュールをベースとして,セマンティックシーン補完を実現するためにCGFormerというニューラルネットワークを導入する。 同時に、CGFormerは複数の3D表現(すなわち、ボクセルとTPV)を活用し、局所的および大域的な視点から変換された3Dボリュームの意味的および幾何学的表現能力を高める。 実験の結果、CGFormerはSemanticKITTIとSSCBench-KITTI-360のベンチマークで、それぞれ16.87と20.05のmIoU、45.99と48.07のIoUを達成した。 注目すべきは、CGFormerは、時間的イメージを入力として、あるいははるかに大きな画像バックボーンネットワークとして利用するアプローチよりも優れています。

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