論文の概要: RepVF: A Unified Vector Fields Representation for Multi-task 3D Perception

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10876v2
• Date: Sat, 20 Jul 2024 15:46:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 00:12:27.275656
• Title: RepVF: A Unified Vector Fields Representation for Multi-task 3D Perception
• Title（参考訳）: RepVF:マルチタスク3次元知覚のための統一ベクトル場表現
• Authors: Chunliang Li, Wencheng Han, Junbo Yin, Sanyuan Zhao, Jianbing Shen,
• Abstract要約: 本稿では,様々な知覚タスクの表現を調和させる新しい統一表現RepVFを提案する。 RepVFは、ベクトル場を通じてシーン内の異なるターゲットの構造を特徴付け、シングルヘッドでマルチタスクの学習モデルを可能にする。 RepVF 上に構築された RFTR は,タスク間の固有性を利用したネットワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.80760846124858
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Concurrent processing of multiple autonomous driving 3D perception tasks within the same spatiotemporal scene poses a significant challenge, in particular due to the computational inefficiencies and feature competition between tasks when using traditional multi-task learning approaches. This paper addresses these issues by proposing a novel unified representation, RepVF, which harmonizes the representation of various perception tasks such as 3D object detection and 3D lane detection within a single framework. RepVF characterizes the structure of different targets in the scene through a vector field, enabling a single-head, multi-task learning model that significantly reduces computational redundancy and feature competition. Building upon RepVF, we introduce RFTR, a network designed to exploit the inherent connections between different tasks by utilizing a hierarchical structure of queries that implicitly model the relationships both between and within tasks. This approach eliminates the need for task-specific heads and parameters, fundamentally reducing the conflicts inherent in traditional multi-task learning paradigms. We validate our approach by combining labels from the OpenLane dataset with the Waymo Open dataset. Our work presents a significant advancement in the efficiency and effectiveness of multi-task perception in autonomous driving, offering a new perspective on handling multiple 3D perception tasks synchronously and in parallel. The code will be available at: https://github.com/jbji/RepVF
• Abstract（参考訳）: 同じ時空間における複数の自律走行3次元認識タスクの同時処理は、特に従来のマルチタスク学習アプローチを使用する場合の計算不効率とタスク間の特徴競合により、大きな課題を生んでいる。 本稿では,3次元物体検出や3次元車線検出などの様々な知覚タスクの表現を調和させる,新しい統一表現RepVFを提案することにより,これらの課題に対処する。 RepVFは、ベクトル場を通じてシーン内の異なるターゲットの構造を特徴付け、計算冗長性と特徴競合を著しく低減するシングルヘッドマルチタスク学習モデルを実現する。 RepVF上に構築されたRFTRは,タスク間の関係を暗黙的にモデル化するクエリの階層構造を利用して,異なるタスク間の関係を生かしたネットワークである。 このアプローチはタスク固有のヘッダやパラメータの必要性を排除し、従来のマルチタスク学習パラダイムに固有のコンフリクトを根本的に削減する。 当社のアプローチは,OpenLaneデータセットのラベルとWaymo Openデータセットを組み合わせることで検証します。 本研究は、自律運転におけるマルチタスク認識の効率性と有効性において、複数の3次元知覚タスクを同期かつ並列に扱うための新たな視点を提供するものである。 コードは、https://github.com/jbji/RepVF.comで入手できる。

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