Fugu-MT 論文翻訳(概要): DAOcc: 3D Object Detection Assisted Multi-Sensor Fusion for 3D Occupancy Prediction

論文の概要: DAOcc: 3D Object Detection Assisted Multi-Sensor Fusion for 3D Occupancy Prediction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19972v1
Date: Mon, 30 Sep 2024 05:53:31 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 16:27:46.960605
Title: DAOcc: 3D Object Detection Assisted Multi-Sensor Fusion for 3D Occupancy Prediction
Title（参考訳）: DAOcc:3次元動作予測のためのマルチセンサフュージョンによる3次元物体検出
Authors: Zhen Yang, Yanpeng Dong, Heng Wang,
Abstract要約: マルチセンサー融合は3次元意味的占有予測の精度と堅牢性を著しく向上させる。本稿では,3次元物体検出監視を利用したマルチセンサフュージョン占有ネットワークを提案する。提案手法は,ResNet50と256x704入力画像解像度を用いて,Occ3D-nuScenesおよびSurroundOccデータセットの新たな最先端結果を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.749706030365843
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Multi-sensor fusion significantly enhances the accuracy and robustness of 3D semantic occupancy prediction, which is crucial for autonomous driving and robotics. However, existing approaches depend on large image resolutions and complex networks to achieve top performance, hindering their application in practical scenarios. Additionally, most multi-sensor fusion approaches focus on improving fusion features while overlooking the exploration of supervision strategies for these features. To this end, we propose DAOcc, a novel multi-sensor fusion occupancy network that leverages 3D object detection supervision to assist in achieving superior performance, while using a deployment-friendly image feature extraction network and practical input image resolution. Furthermore, we introduce a BEV View Range Extension strategy to mitigate the adverse effects of reduced image resolution. As a result, our approach achieves new state-of-the-art results on the Occ3D-nuScenes and SurroundOcc datasets, using ResNet50 and a 256x704 input image resolution. Code will be made available at https://github.com/AlphaPlusTT/DAOcc.
Abstract（参考訳）: マルチセンサー融合は、自律運転とロボット工学にとって重要な3Dセマンティック占有率予測の精度と堅牢性を大幅に向上させる。しかし、既存のアプローチは高い画像解像度と複雑なネットワークに依存してトップパフォーマンスを実現し、現実的なシナリオにおけるアプリケーションの障害となる。さらに、ほとんどのマルチセンサーフュージョンアプローチは、これらの特徴に対する監督戦略の探索を見越しながら、融合機能の改善に焦点を当てている。 DAOccは,3次元物体検出監視を利用して,配置に適した画像特徴抽出ネットワークと実用的な入力画像解像度を用いて,優れた性能を実現する。さらに,画像解像度の低下による悪影響を軽減するため,BEVビューレンジ拡張戦略を導入する。その結果,Occ3D-nuScenesとSurroundOccのデータセットに対して,ResNet50と256x704の入力画像解像度を用いて,最新の結果が得られた。コードはhttps://github.com/AlphaPlusTT/DAOcc.comで公開される。

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