論文の概要: GeoBEV: Learning Geometric BEV Representation for Multi-view 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01816v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 14:15:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:21:24.495208
• Title: GeoBEV: Learning Geometric BEV Representation for Multi-view 3D Object Detection
• Title（参考訳）: GeoBEV:多視点3次元物体検出のための幾何学的BEV表現の学習
• Authors: Jinqing Zhang, Yanan Zhang, Yunlong Qi, Zehua Fu, Qingjie Liu, Yunhong Wang,
• Abstract要約: Bird's-Eye-View (BEV)表現は、マルチビュー3Dオブジェクト検出の主流パラダイムとして登場した。 既存の方法では、BEV表現の幾何学的品質を見落とし、低分解能状態に置かれている。 我々は高分解能高密度BEV表現を生成するためにラジアル・カルテシアンBEVサンプリング(RC-Sampling)を提案する。 In-Box Labelとともに、Centroid-Aware Inner Loss (CAI Loss) が開発され、物体の内部幾何学構造を捉えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.245654685143016
• License:
• Abstract: Bird's-Eye-View (BEV) representation has emerged as a mainstream paradigm for multi-view 3D object detection, demonstrating impressive perceptual capabilities. However, existing methods overlook the geometric quality of BEV representation, leaving it in a low-resolution state and failing to restore the authentic geometric information of the scene. In this paper, we identify the drawbacks of previous approaches that limit the geometric quality of BEV representation and propose Radial-Cartesian BEV Sampling (RC-Sampling), which outperforms other feature transformation methods in efficiently generating high-resolution dense BEV representation to restore fine-grained geometric information. Additionally, we design a novel In-Box Label to substitute the traditional depth label generated from the LiDAR points. This label reflects the actual geometric structure of objects rather than just their surfaces, injecting real-world geometric information into the BEV representation. In conjunction with the In-Box Label, Centroid-Aware Inner Loss (CAI Loss) is developed to capture the inner geometric structure of objects. Finally, we integrate the aforementioned modules into a novel multi-view 3D object detector, dubbed GeoBEV, which achieves a state-of-the-art result of 66.2\% NDS on the nuScenes test set. The code is available at https://github.com/mengtan00/GeoBEV.git.
• Abstract（参考訳）: Bird's-Eye-View (BEV)表現は、マルチビュー3Dオブジェクト検出の主流パラダイムとして現れ、印象的な知覚能力を示している。 しかし、既存の方法では、BEV表現の幾何学的品質を見落とし、解像度の低い状態のままにして、シーンの正確な幾何学的情報を復元することができない。 本稿では、BEV表現の幾何学的品質を制限する従来の手法の欠点を特定し、高精細度BEV表現を効率よく生成し、粒度の幾何情報を復元する他の特徴変換法より優れているラジアル・カルテシアン型BEVサンプリング(RC-Sampling)を提案する。 さらに,従来の深度ラベルをLiDARポイントから置き換える新しいIn-Box Labelを設計する。 このラベルは、物体の表面だけでなく実際の幾何学構造を反映し、実際の幾何学情報をBEV表現に注入する。 In-Box Labelとともに、Centroid-Aware Inner Loss (CAI Loss) が開発され、物体の内部幾何学構造を捉えている。 最後に、上記のモジュールをGeoBEVと呼ばれる新しい多視点3Dオブジェクト検出器に統合し、nuScenesテストセット上で66.2\% NDSの最先端結果を得る。 コードはhttps://github.com/mengtan00/GeoBEV.gitで公開されている。

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