論文の概要: OPUS: Occupancy Prediction Using a Sparse Set

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09350v2
• Date: Thu, 31 Oct 2024 01:39:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 20:57:42.380037
• Title: OPUS: Occupancy Prediction Using a Sparse Set
• Title（参考訳）: OPUS:スパースセットを用いた作業予測
• Authors: Jiabao Wang, Zhaojiang Liu, Qiang Meng, Liujiang Yan, Ke Wang, Jie Yang, Wei Liu, Qibin Hou, Ming-Ming Cheng,
• Abstract要約: 学習可能なクエリの集合を用いて、占有された場所とクラスを同時に予測するフレームワークを提案する。 OPUSには、モデルパフォーマンスを高めるための非自明な戦略が組み込まれている。 最も軽量なモデルではOcc3D-nuScenesデータセットの2倍 FPS に優れたRayIoUが得られる一方、最も重いモデルは6.1 RayIoUを上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.60854562502523
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occupancy prediction, aiming at predicting the occupancy status within voxelized 3D environment, is quickly gaining momentum within the autonomous driving community. Mainstream occupancy prediction works first discretize the 3D environment into voxels, then perform classification on such dense grids. However, inspection on sample data reveals that the vast majority of voxels is unoccupied. Performing classification on these empty voxels demands suboptimal computation resource allocation, and reducing such empty voxels necessitates complex algorithm designs. To this end, we present a novel perspective on the occupancy prediction task: formulating it as a streamlined set prediction paradigm without the need for explicit space modeling or complex sparsification procedures. Our proposed framework, called OPUS, utilizes a transformer encoder-decoder architecture to simultaneously predict occupied locations and classes using a set of learnable queries. Firstly, we employ the Chamfer distance loss to scale the set-to-set comparison problem to unprecedented magnitudes, making training such model end-to-end a reality. Subsequently, semantic classes are adaptively assigned using nearest neighbor search based on the learned locations. In addition, OPUS incorporates a suite of non-trivial strategies to enhance model performance, including coarse-to-fine learning, consistent point sampling, and adaptive re-weighting, etc. Finally, compared with current state-of-the-art methods, our lightest model achieves superior RayIoU on the Occ3D-nuScenes dataset at near 2x FPS, while our heaviest model surpasses previous best results by 6.1 RayIoU.
• Abstract（参考訳）: ボクセル化3D環境における占有状況の予測を目的とした職業予測は,自動運転コミュニティ内で急速に勢いを増している。 メインストリーム占有予測は、まず3次元環境をボクセルに識別し、次にそのような高密度グリッドの分類を行う。 しかし、サンプルデータの検査により、ほとんどのボクセルが占有されていないことが明らかとなった。 これらの空のボクセルの分類を行うには、最適化された計算資源の割り当てが必要であり、そのような空のボクセルを減らすことは複雑なアルゴリズム設計を必要とする。 そこで本稿では,空間モデルや複雑なスペーシフィケーション手順を必要とせず,合理化された集合予測パラダイムとして定式化するという,占有率予測タスクの新たな視点を示す。 提案するフレームワークはOPUSと呼ばれ,トランスフォーマー・エンコーダ・デコーダアーキテクチャを用いて,学習可能なクエリセットを用いて,占有位置とクラスを同時に予測する。 第一に、設定から設定までの比較問題を前例のない大きさに拡大するために、チャンファー距離損失を用いて、そのようなモデルのエンド・ツー・エンドを現実にしている。 その後、学習した位置に基づいて近接探索を用いて、セマンティッククラスを適応的に割り当てる。 さらにOPUSは、粗大な学習、一貫した点サンプリング、適応的な再重み付けなど、モデルパフォーマンスを向上させるための非自明な戦略のスイートを組み込んでいる。 最後に、現在の最先端手法と比較して、我々の最も軽量なモデルはOcc3D-nuScenesデータセットの2倍 FPS で優れたRayIoUを達成し、最も重いモデルは6.1 RayIoU を上回ります。

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