論文の概要: MambaBEV: An efficient 3D detection model with Mamba2

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12673v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 15:37:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 17:07:36.387446
• Title: MambaBEV: An efficient 3D detection model with Mamba2
• Title（参考訳）: MambaBEV:Mamba2を用いた効率的な3D検出モデル
• Authors: Zihan You, Hao Wang, Qichao Zhao, Jinxiang Wang,
• Abstract要約: 本稿では,mamba2を用いたBEV 3Dオブジェクト検出モデルを提案する。 また、モデルの性能をテストするためにエンド・ツー・エンドの自動運転パラダイムを適用します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.782473183865045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A stable 3D object detection model based on BEV paradigm with temporal information is very important for autonomous driving systems. However, current temporal fusion model use convolutional layer or deformable self-attention is not conducive to the exchange of global information of BEV space and has more computational cost. Recently, a newly proposed based model specialized in processing sequence called mamba has shown great potential in multiple downstream task. In this work, we proposed a mamba2-based BEV 3D object detection model named MambaBEV. We also adapt an end to end self driving paradigm to test the performance of the model. Our work performs pretty good results on nucences datasets:Our base version achieves 51.7% NDS. Our code will be available soon.
• Abstract（参考訳）: 自律運転システムにおいて,時間情報を用いたBEVパラダイムに基づく安定3次元物体検出モデルが非常に重要である。 しかし、現在の時間融合モデルでは、畳み込み層や変形可能な自己アテンションは、BEV空間のグローバルな情報の交換とは関係がなく、より計算コストが高い。 近年,マルチダウンストリームタスクにおいて,mambaと呼ばれる処理シーケンスに特化する新たなモデルが提案されている。 本研究では,mamba2をベースとしたBEV3Dオブジェクト検出モデルであるMambaBEVを提案する。 また、モデルの性能をテストするためにエンド・ツー・エンドの自動運転パラダイムを適用します。 我々のベースバージョンは51.7%のNDSを実現しています。 私たちのコードはまもなく利用可能になります。

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