論文の概要: BEVSpread: Spread Voxel Pooling for Bird's-Eye-View Representation in Vision-based Roadside 3D Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.08785v1
- Date: Thu, 13 Jun 2024 03:33:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-14 21:28:25.779957
- Title: BEVSpread: Spread Voxel Pooling for Bird's-Eye-View Representation in Vision-based Roadside 3D Object Detection
- Title（参考訳）: BEVSpread:視覚に基づく道路3次元物体検出における鳥の視点表現のためのVoxel Pooling
- Authors: Wenjie Wang, Yehao Lu, Guangcong Zheng, Shuigen Zhan, Xiaoqing Ye, Zichang Tan, Jingdong Wang, Gaoang Wang, Xi Li,
- Abstract要約: 視覚に基づく道路沿いの3D物体検出は、自律運転領域で注目を集めている。
この知見に触発されて,BEVSpreadと呼ばれる新しいボクセルプール方式を提案する。
BeVSpreadは既存のフラストタルベースのBEV法の性能を大幅に向上させることができる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.74067616658986
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Vision-based roadside 3D object detection has attracted rising attention in autonomous driving domain, since it encompasses inherent advantages in reducing blind spots and expanding perception range. While previous work mainly focuses on accurately estimating depth or height for 2D-to-3D mapping, ignoring the position approximation error in the voxel pooling process. Inspired by this insight, we propose a novel voxel pooling strategy to reduce such error, dubbed BEVSpread. Specifically, instead of bringing the image features contained in a frustum point to a single BEV grid, BEVSpread considers each frustum point as a source and spreads the image features to the surrounding BEV grids with adaptive weights. To achieve superior propagation performance, a specific weight function is designed to dynamically control the decay speed of the weights according to distance and depth. Aided by customized CUDA parallel acceleration, BEVSpread achieves comparable inference time as the original voxel pooling. Extensive experiments on two large-scale roadside benchmarks demonstrate that, as a plug-in, BEVSpread can significantly improve the performance of existing frustum-based BEV methods by a large margin of (1.12, 5.26, 3.01) AP in vehicle, pedestrian and cyclist.
- Abstract（参考訳）: 視覚に基づく道路沿いの3D物体検出は、盲点の低減と知覚範囲の拡大に固有の利点を含むため、自律運転領域で注目を集めている。
従来の研究は主に2D-to-3Dマッピングの深さや高さを正確に推定することに焦点を当てていたが、ボクセルプール法では位置近似誤差を無視していた。
この知見に触発されて,BEVSpreadと呼ばれる新しいボクセルプール方式を提案する。
具体的には、フラストラム点に含まれる画像特徴を1つのBEVグリッドに持ち込む代わりに、BEVSpreadは各フラストラム点をソースとみなし、その画像特徴を適応重量で周囲のBEVグリッドに拡散する。
より優れた伝搬性能を達成するため、比重関数は、距離と深さに応じて重量の減衰速度を動的に制御するように設計されている。
カスタマイズされたCUDA並列アクセラレーションにより、BEVSpreadはオリジナルのボクセルプールと同等の推論時間を達成する。
BEVSpreadは、プラグインとして、既存のフラストタルベースのBEV法の性能を車両、歩行者、サイクリストにおいて1.12, 5.26, 3.01) APの大きなマージンで大幅に改善することを示した。
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