論文の概要: OccLoff: Learning Optimized Feature Fusion for 3D Occupancy Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.03696v1
• Date: Wed, 06 Nov 2024 06:34:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:23:30.797674
• Title: OccLoff: Learning Optimized Feature Fusion for 3D Occupancy Prediction
• Title（参考訳）: OccLoff: 3D作業予測のための最適化された特徴融合の学習
• Authors: Ji Zhang, Yiran Ding, Zixin Liu,
• Abstract要約: 3Dセマンティック占有予測は、自動運転の安全性を確保するために不可欠である。 既存のフュージョンベースの占有法では、画像の特徴に対して2次元から3次元のビュー変換を行うのが一般的である。 OccLoffは3次元占有予測のためにFeature Fusionを最適化するフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.285847977231642
• License:
• Abstract: 3D semantic occupancy prediction is crucial for finely representing the surrounding environment, which is essential for ensuring the safety in autonomous driving. Existing fusion-based occupancy methods typically involve performing a 2D-to-3D view transformation on image features, followed by computationally intensive 3D operations to fuse these with LiDAR features, leading to high computational costs and reduced accuracy. Moreover, current research on occupancy prediction predominantly focuses on designing specific network architectures, often tailored to particular models, with limited attention given to the more fundamental aspect of semantic feature learning. This gap hinders the development of more transferable methods that could enhance the performance of various occupancy models. To address these challenges, we propose OccLoff, a framework that Learns to Optimize Feature Fusion for 3D occupancy prediction. Specifically, we introduce a sparse fusion encoder with entropy masks that directly fuses 3D and 2D features, improving model accuracy while reducing computational overhead. Additionally, we propose a transferable proxy-based loss function and an adaptive hard sample weighting algorithm, which enhance the performance of several state-of-the-art methods. Extensive evaluations on the nuScenes and SemanticKITTI benchmarks demonstrate the superiority of our framework, and ablation studies confirm the effectiveness of each proposed module.
• Abstract（参考訳）: 3次元セマンティック占有予測は周囲の環境を微妙に表現するために重要であり、自動運転の安全性確保に不可欠である。 既存のフュージョンベースの占有法は、画像の特徴に対して2次元から3次元のビュー変換を行い、それに続いて計算集約的な3D操作でLiDAR特徴を融合させ、高い計算コストと精度の低下をもたらす。 さらに、占有率予測に関する現在の研究は、主に特定のネットワークアーキテクチャの設計に焦点を当てており、しばしば特定のモデルに合わせており、セマンティックな特徴学習のより基本的な側面に限定的な注意を払っている。 このギャップは、様々な占有モデルの性能を高めるために、より伝達可能な方法の開発を妨げる。 これらの課題に対処するため,我々は3次元占有予測のために特徴融合を最適化するフレームワークであるOccLoffを提案する。 具体的には,エントロピーマスクを用いたスパース融合エンコーダを導入し,直接3次元および2次元特徴を融合させ,計算オーバーヘッドを低減しつつモデルの精度を向上させる。 さらに,転送可能なプロキシベース損失関数と適応型ハードサンプル重み付けアルゴリズムを提案する。 nuScenes および SemanticKITTI ベンチマークの広範囲な評価は,我々のフレームワークの優位性を示し,それぞれのモジュールの有効性についてアブレーション研究を行った。

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