論文の概要: Improved Single Camera BEV Perception Using Multi-Camera Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.02676v1
• Date: Wed, 4 Sep 2024 13:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-05 18:26:46.824565
• Title: Improved Single Camera BEV Perception Using Multi-Camera Training
• Title（参考訳）: マルチカメラトレーニングによるシングルカメラBEV知覚の改善
• Authors: Daniel Busch, Ido Freeman, Richard Meyes, Tobias Meisen,
• Abstract要約: 大規模生産において、コスト効率は最適化の目標であり、カメラの使用を減らすことがより重要になる。 これにより、低コストのセンサー設定で十分な性能を提供するBEV知覚モデルの開発が問題となる。 本研究の目的は,最新のマルチカメラサラウンドビューモデルを用いて,上記の性能低下を極力低減することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.003066044908734
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Bird's Eye View (BEV) map prediction is essential for downstream autonomous driving tasks like trajectory prediction. In the past, this was accomplished through the use of a sophisticated sensor configuration that captured a surround view from multiple cameras. However, in large-scale production, cost efficiency is an optimization goal, so that using fewer cameras becomes more relevant. But the consequence of fewer input images correlates with a performance drop. This raises the problem of developing a BEV perception model that provides a sufficient performance on a low-cost sensor setup. Although, primarily relevant for inference time on production cars, this cost restriction is less problematic on a test vehicle during training. Therefore, the objective of our approach is to reduce the aforementioned performance drop as much as possible using a modern multi-camera surround view model reduced for single-camera inference. The approach includes three features, a modern masking technique, a cyclic Learning Rate (LR) schedule, and a feature reconstruction loss for supervising the transition from six-camera inputs to one-camera input during training. Our method outperforms versions trained strictly with one camera or strictly with six-camera surround view for single-camera inference resulting in reduced hallucination and better quality of the BEV map.
• Abstract（参考訳）: Bird's Eye View (BEV) マップの予測は、軌道予測のような下流の自律走行タスクに不可欠である。 過去には、複数のカメラからサラウンドビューをキャプチャーする高度なセンサー構成を使用して実現された。 しかし、大規模生産では、コスト効率が最適化の目標であり、カメラの使用を減らすことがより重要になる。 しかし、少ない入力画像の結果はパフォーマンス低下と相関する。 これにより、低コストのセンサー設定で十分な性能を提供するBEV知覚モデルの開発が問題となる。 主に量産車における推論時間に関連するが、このコスト制限は訓練中の試験車両では問題にならない。 そこで本研究の目的は,最新のマルチカメラサラウンドビューモデルを用いて,上記の性能低下を極力低減することである。 このアプローチには、3つの特徴、現代のマスキング技術、サイクリックラーニングレート(LR)スケジュール、トレーニング中の6カメラ入力から1カメラ入力への移行を監督する特徴再構成損失が含まれる。 本手法は、1台のカメラで厳密に訓練されたバージョン、または6台のカメラサラウンドビューで1台のカメラの推測を行い、幻覚の低減とBEVマップの品質向上を実現した。

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