論文の概要: Hierarchical Temporal Context Learning for Camera-based Semantic Scene Completion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02077v4
• Date: Wed, 06 Nov 2024 05:11:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:47.880383
• Title: Hierarchical Temporal Context Learning for Camera-based Semantic Scene Completion
• Title（参考訳）: カメラベースセマンティックシーン補完のための階層的時間文脈学習
• Authors: Bohan Li, Jiajun Deng, Wenyao Zhang, Zhujin Liang, Dalong Du, Xin Jin, Wenjun Zeng,
• Abstract要約: カメラによるセマンティックシーンの補完を改善するための,新たな時間的文脈学習パラダイムであるHTCLを提案する。 提案手法は,Semantic KITTIベンチマークで1st$をランク付けし,mIoUの点でLiDARベースの手法を超えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.232688209606515
• License:
• Abstract: Camera-based 3D semantic scene completion (SSC) is pivotal for predicting complicated 3D layouts with limited 2D image observations. The existing mainstream solutions generally leverage temporal information by roughly stacking history frames to supplement the current frame, such straightforward temporal modeling inevitably diminishes valid clues and increases learning difficulty. To address this problem, we present HTCL, a novel Hierarchical Temporal Context Learning paradigm for improving camera-based semantic scene completion. The primary innovation of this work involves decomposing temporal context learning into two hierarchical steps: (a) cross-frame affinity measurement and (b) affinity-based dynamic refinement. Firstly, to separate critical relevant context from redundant information, we introduce the pattern affinity with scale-aware isolation and multiple independent learners for fine-grained contextual correspondence modeling. Subsequently, to dynamically compensate for incomplete observations, we adaptively refine the feature sampling locations based on initially identified locations with high affinity and their neighboring relevant regions. Our method ranks $1^{st}$ on the SemanticKITTI benchmark and even surpasses LiDAR-based methods in terms of mIoU on the OpenOccupancy benchmark. Our code is available on https://github.com/Arlo0o/HTCL.
• Abstract（参考訳）: カメラベースの3Dセマンティックシーン補完(SSC)は、2D画像の観察に制限のある複雑な3Dレイアウトを予測するために重要である。 既存の主流のソリューションは一般的に、履歴フレームを概ね積み重ねて現在のフレームを補うことで、時間的情報を活用する。 この問題に対処するために、カメラベースのセマンティックシーン補完を改善するための新しい階層型時間文脈学習パラダイムであるHTCLを提案する。 この研究の主な革新は、時間的文脈学習を2つの階層的なステップに分解することである。 a)クロスフレーム親和性測定および (b)親和性に基づくダイナミックリファインメント。 まず、重要コンテキストを冗長な情報から分離するために、パターン親和性とスケールアウェアアイソレーションと、よりきめ細かいコンテキスト対応モデリングのための複数の独立した学習者を導入する。 その後、不完全観測を動的に補償するために、初期同定されたアフィニティの高い位置とその周辺地域に基づいて特徴サンプリング位置を適応的に洗練する。 提案手法はSemanticKITTIベンチマークで1^{st}$をランク付けし,OpenOccupancyベンチマークでmIoUの点でLiDARベースのメソッドを超えている。 私たちのコードはhttps://github.com/Arlo0o/HTCL.comで利用可能です。

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