論文の概要: Let Occ Flow: Self-Supervised 3D Occupancy Flow Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.07587v1
• Date: Wed, 10 Jul 2024 12:20:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-11 16:51:55.688969
• Title: Let Occ Flow: Self-Supervised 3D Occupancy Flow Prediction
• Title（参考訳）: Occ Flow: 自己監督型3D作業フロー予測
• Authors: Yili Liu, Linzhan Mou, Xuan Yu, Chenrui Han, Sitong Mao, Rong Xiong, Yue Wang,
• Abstract要約: Occ Flowは、カメラ入力のみを使用して、関節の3D占有率と占有率の予測を行う最初の自己教師型作業である。 提案手法では,動的オブジェクト依存を捉えるために,後向きの時間的アテンションモジュールを組み込んでおり,次いで3次元洗練されたボリューム表現を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.866463843514156
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Accurate perception of the dynamic environment is a fundamental task for autonomous driving and robot systems. This paper introduces Let Occ Flow, the first self-supervised work for joint 3D occupancy and occupancy flow prediction using only camera inputs, eliminating the need for 3D annotations. Utilizing TPV for unified scene representation and deformable attention layers for feature aggregation, our approach incorporates a backward-forward temporal attention module to capture dynamic object dependencies, followed by a 3D refine module for fine-gained volumetric representation. Besides, our method extends differentiable rendering to 3D volumetric flow fields, leveraging zero-shot 2D segmentation and optical flow cues for dynamic decomposition and motion optimization. Extensive experiments on nuScenes and KITTI datasets demonstrate the competitive performance of our approach over prior state-of-the-art methods.
• Abstract（参考訳）: 動的環境の正確な認識は、自律運転とロボットシステムの基本課題である。 本稿では, カメラ入力のみを用いて, 3Dアノテーションの必要をなくし, 関節の3D占有率と占有率の予測を行う最初の自己教師型作業であるLet Occ Flowを紹介する。 本手法では,統合されたシーン表現のためのTPVと,特徴集約のための変形可能なアテンション層を用いて,動的オブジェクトの依存関係をキャプチャするための後方向きの時間的アテンションモジュールと,詳細なボリューム表現のための3Dリファインメントモジュールを併用する。 さらに, 動的分解と運動最適化のために, ゼロショット2次元セグメンテーションと光学フローキューを活用することで, 3次元フロー場に微分可能レンダリングを拡張した。 nuScenesとKITTIデータセットに関する大規模な実験は、従来の最先端手法に対する我々のアプローチの競争性能を実証している。

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