論文の概要: $α$-SSC: Uncertainty-Aware Camera-based 3D Semantic Scene Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11021v2
• Date: Fri, 21 Jun 2024 06:42:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-24 18:47:43.660838
• Title: $α$-SSC: Uncertainty-Aware Camera-based 3D Semantic Scene Completion
• Title（参考訳）: α$-SSC:不確かさを意識したカメラベースの3Dセマンティック・シーン・コンプリート
• Authors: Sanbao Su, Nuo Chen, Felix Juefei-Xu, Chen Feng, Fei Miao,
• Abstract要約: 我々は不確実性を考慮したカメラによる3Dセマンティックシーン補完法(alpha$-SSC)を提案する。 我々のアプローチは、幾何学的完備化とセマンティックセグメンテーションを強化するために、深度モデルからの不確実性伝播フレームワークを含む。 幾何レベルでは、安全クリティカルクラスの占有リコールを大幅に改善する新しいKL発散に基づくスコア関数を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.744565054976285
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the realm of autonomous vehicle (AV) perception, comprehending 3D scenes is paramount for tasks such as planning and mapping. Semantic scene completion (SSC) aims to infer scene geometry and semantics from limited observations. While camera-based SSC has gained popularity due to affordability and rich visual cues, existing methods often neglect the inherent uncertainty in models. To address this, we propose an uncertainty-aware camera-based 3D semantic scene completion method ($\alpha$-SSC). Our approach includes an uncertainty propagation framework from depth models (Depth-UP) to enhance geometry completion (up to 11.58% improvement) and semantic segmentation (up to 14.61% improvement). Additionally, we propose a hierarchical conformal prediction (HCP) method to quantify SSC uncertainty, effectively addressing high-level class imbalance in SSC datasets. On the geometry level, we present a novel KL divergence-based score function that significantly improves the occupied recall of safety-critical classes (45% improvement) with minimal performance overhead (3.4% reduction). For uncertainty quantification, we demonstrate the ability to achieve smaller prediction set sizes while maintaining a defined coverage guarantee. Compared with baselines, it achieves up to 85% reduction in set sizes. Our contributions collectively signify significant advancements in SSC accuracy and robustness, marking a noteworthy step forward in autonomous perception systems.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の認識の領域では、計画やマッピングといったタスクにおいて、3Dシーンの理解が最重要である。 セマンティックシーン補完(SSC)は、限られた観測からシーンの幾何学と意味を推測することを目的としている。 カメラベースのSSCは、手頃な価格とリッチな視覚的手がかりによって人気を得ているが、既存の手法はモデルに固有の不確実性を無視していることが多い。 そこで我々は,不確実性を考慮したカメラによる3Dセマンティックシーン補完手法(\alpha$-SSC)を提案する。 提案手法では,深度モデル(Depth-UP)からの不確実な伝播フレームワークを組み,幾何学的完備化(最大11.58%改良)と意味的セグメンテーション(最大14.61%改良)を向上する。 さらに,SSCデータセットの高レベルクラス不均衡を効果的に解消し,SSCの不確かさを定量化する階層型共形予測手法を提案する。 幾何レベルでは、安全クリティカルクラス(45%改善)の占有リコールを大幅に改善し、性能オーバーヘッドを最小化(3.4%削減)するKL発散に基づくスコア関数を提案する。 不確実性定量化のために、定義されたカバレッジ保証を維持しつつ、より小さな予測セットサイズを達成する能力を示す。 ベースラインと比較すると、セットサイズを最大85%削減できる。 我々の貢献は、SSCの精度と堅牢性において大きな進歩を示すものであり、自律認識システムにおける注目すべき一歩である。

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