論文の概要: Exploring Camera Encoder Designs for Autonomous Driving Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07276v1
• Date: Tue, 9 Jul 2024 23:44:58 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 18:21:11.948328
• Title: Exploring Camera Encoder Designs for Autonomous Driving Perception
• Title（参考訳）: 自律走行認識のためのカメラエンコーダ設計の探索
• Authors: Barath Lakshmanan, Joshua Chen, Shiyi Lan, Maying Shen, Zhiding Yu, Jose M. Alvarez,
• Abstract要約: ベースラインよりも8.79%のmAP向上を実現したAVカメラエンコーダに最適化されたアーキテクチャを開発した。 私たちは、私たちの努力がAV用のイメージエンコーダの甘いクックブックになり、次のレベルのドライブシステムへの道を歩むことができると考えています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.65794720685284
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: The cornerstone of autonomous vehicles (AV) is a solid perception system, where camera encoders play a crucial role. Existing works usually leverage pre-trained Convolutional Neural Networks (CNN) or Vision Transformers (ViTs) designed for general vision tasks, such as image classification, segmentation, and 2D detection. Although those well-known architectures have achieved state-of-the-art accuracy in AV-related tasks, e.g., 3D Object Detection, there remains significant potential for improvement in network design due to the nuanced complexities of industrial-level AV dataset. Moreover, existing public AV benchmarks usually contain insufficient data, which might lead to inaccurate evaluation of those architectures.To reveal the AV-specific model insights, we start from a standard general-purpose encoder, ConvNeXt and progressively transform the design. We adjust different design parameters including width and depth of the model, stage compute ratio, attention mechanisms, and input resolution, supported by systematic analysis to each modifications. This customization yields an architecture optimized for AV camera encoder achieving 8.79% mAP improvement over the baseline. We believe our effort could become a sweet cookbook of image encoders for AV and pave the way to the next-level drive system.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車(AV)の基盤は、カメラエンコーダが重要な役割を果たす、しっかりとした認識システムである。 既存の作業は通常、画像分類、セグメンテーション、および2D検出などの一般的な視覚タスクのために設計された事前訓練された畳み込みニューラルネットワーク(CNN)またはビジョントランスフォーマー(ViT)を利用する。 これらのよく知られたアーキテクチャは、AV関連タスク、例えば3Dオブジェクト検出において最先端の精度を達成したが、産業レベルのAVデータセットの複雑さのため、ネットワーク設計の改善には大きな可能性を秘めている。 さらに、既存の公開AVベンチマークには、これらのアーキテクチャの不正確な評価につながる可能性のあるデータが含まれており、AV固有のモデル洞察を明らかにするために、標準汎用エンコーダであるConvNeXtから始め、設計を段階的に変換する。 モデルの幅と深さ,ステージ計算比,アテンション機構,入力分解能などの異なる設計パラメータを,各修正に対する系統的解析によって支援する。 このカスタマイズにより、AVカメラエンコーダに最適化されたアーキテクチャがベースラインに対して8.79%のmAP改善を実現している。 私たちは、私たちの努力がAV用のイメージエンコーダの甘いクックブックになり、次のレベルのドライブシステムへの道を歩むことができると考えています。

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