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/2409.19972v2
Date: Wed, 20 Nov 2024 12:54:39 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-21 16:10:40.188179
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, Lichao Ma, Zijian Cui, Qi Liu, Haoran Pei,
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。既存のアプローチのほとんどは、トップパフォーマンスを達成するために大きな画像解像度と複雑なネットワークに依存している。本稿では,3次元物体検出監視を利用して優れた性能を実現する,新しいマルチモーダル占有予測フレームワークであるBEccを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.349017382503986
License:
Abstract: Multi-sensor fusion significantly enhances the accuracy and robustness of 3D semantic occupancy prediction, which is crucial for autonomous driving and robotics. However, most 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-modal occupancy prediction framework 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. Experimental results show that DAOcc achieves new state-of-the-art performance on the Occ3D-nuScenes and SurroundOcc benchmarks, and surpasses other methods by a significant margin while using only ResNet50 and 256*704 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、既存のほとんどのアプローチは、トップパフォーマンスを達成するために大きな画像解像度と複雑なネットワークに依存しており、実践的なシナリオではアプリケーションの動作を妨げている。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ための,新しいマルチモーダル占有予測フレームワークである。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。実験結果から,DAOccはOcc3D-nuScenesとSurroundOccのベンチマークで新たな最先端性能を実現し,ResNet50と256*704の入力画像解像度のみを用いて他の手法をかなり上回っていることがわかった。コードはhttps://github.com/AlphaPlusTT/DAOcc.comで公開される。

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