論文の概要: $α$-OCC: Uncertainty-Aware Camera-based 3D Semantic Occupancy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.11021v3
• Date: Sat, 05 Oct 2024 02:19:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-08 13:38:00.446241
• Title: $α$-OCC: Uncertainty-Aware Camera-based 3D Semantic Occupancy Prediction
• Title（参考訳）: α$-OCC:不確かさを意識したカメラベースの3Dセマンティックアクシデント予測
• Authors: Sanbao Su, Nuo Chen, Felix Juefei-Xu, Chen Feng, Fei Miao,
• Abstract要約: 本研究では,不確実性を考慮したカメラによる3Dセマンティック占有予測手法を提案する。 われわれの貢献は、OCCの精度と堅牢性において大きな進歩を示しており、自律認識システムにおける重要な一歩である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.744565054976285
• License:
• Abstract: In the realm of autonomous vehicle (AV) perception, comprehending 3D scenes is paramount for tasks such as planning and mapping. Camera-based 3D Semantic Occupancy Prediction (OCC) aims to infer scene geometry and semantics from limited observations. While it has gained popularity due to affordability and rich visual cues, existing methods often neglect the inherent uncertainty in models. To address this, we propose an uncertainty-aware camera-based 3D semantic occupancy prediction method ($\alpha$-OCC). Our approach includes an uncertainty propagation framework (Depth-UP) from depth models to enhance geometry completion (up to 11.58\% improvement) and semantic segmentation (up to 12.95\% improvement) for a variety of OCC models. Additionally, we propose a hierarchical conformal prediction (HCP) method to quantify OCC uncertainty, effectively addressing the high-level class imbalance in OCC datasets. On the geometry level, we present a novel KL-based score function that significantly improves the occupied recall of safety-critical classes (45\% improvement) with minimal performance overhead (3.4\% reduction). For uncertainty quantification, we demonstrate the ability to achieve smaller prediction set sizes while maintaining a defined coverage guarantee. Compared with baselines, it reduces up to 92\% set size. Our contributions represent significant advancements in OCC accuracy and robustness, marking a noteworthy step forward in autonomous perception systems.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の認識の領域では、計画やマッピングといったタスクにおいて、3Dシーンの理解が最重要である。 カメラによる3Dセマンティック占領予測(OCC)は,限られた観測からシーン形状と意味を推定することを目的としている。 手頃な価格と豊富な視覚的手がかりによって人気が高まりつつあるが、既存の手法はモデルに固有の不確実性を無視していることが多い。 そこで本研究では,不確実性を考慮したカメラによる3Dセマンティック占有予測手法(\alpha$-OCC)を提案する。 提案手法は, 深度モデルからの不確実性伝播フレームワーク(深度UP)を用いて, 各種OCCモデルの幾何完成度(最大 11.58 % 改善)とセマンティックセグメンテーション(最大 12.95 % 改善)を向上する。 さらに,OCC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,OCC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,KLに基づく新たなスコア関数が提案され,性能オーバーヘッドが最小限に抑えられた安全クリティカルクラスのリコール(45.%改善)を大幅に改善する(3.4.%削減)。 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、最大92\%のサイズまで縮小する。 われわれの貢献は、OCCの精度と堅牢性において大きな進歩を示しており、自律認識システムにおける重要な一歩である。

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