論文の概要: ALOcc: Adaptive Lifting-Based 3D Semantic Occupancy and Cost Volume-Based Flow Predictions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.07725v2
• Date: Wed, 10 Sep 2025 08:15:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-11 15:16:51.950307
• Title: ALOcc: Adaptive Lifting-Based 3D Semantic Occupancy and Cost Volume-Based Flow Predictions
• Title（参考訳）: ALOcc:Adaptive Lifting-based 3D Semantic Occupancy and Cost Volume-based Flow Predictions
• Authors: Dubing Chen, Jin Fang, Wencheng Han, Xinjing Cheng, Junbo Yin, Chenzhong Xu, Fahad Shahbaz Khan, Jianbing Shen,
• Abstract要約: シーン理解には3次元セマンティック占有とフロー予測が不可欠である。 本稿では,3つの改善点を目標とした視覚ベースのフレームワークを提案する。 我々の純粋な畳み込みアーキテクチャは、セマンティック占有率とジョイントセマンティックフロー予測の両方のために、複数のベンチマーク上で新しいSOTA性能を確立する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 91.55655961014027
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D semantic occupancy and flow prediction are fundamental to spatiotemporal scene understanding. This paper proposes a vision-based framework with three targeted improvements. First, we introduce an occlusion-aware adaptive lifting mechanism incorporating depth denoising. This enhances the robustness of 2D-to-3D feature transformation while mitigating reliance on depth priors. Second, we enforce 3D-2D semantic consistency via jointly optimized prototypes, using confidence- and category-aware sampling to address the long-tail classes problem. Third, to streamline joint prediction, we devise a BEV-centric cost volume to explicitly correlate semantic and flow features, supervised by a hybrid classification-regression scheme that handles diverse motion scales. Our purely convolutional architecture establishes new SOTA performance on multiple benchmarks for both semantic occupancy and joint occupancy semantic-flow prediction. We also present a family of models offering a spectrum of efficiency-performance trade-offs. Our real-time version exceeds all existing real-time methods in speed and accuracy, ensuring its practical viability.
• Abstract（参考訳）: 3次元セマンティック占有とフロー予測は時空間の理解に不可欠である。 本稿では,3つの改善点を目標とした視覚ベースのフレームワークを提案する。 まず,奥行き認知を取り入れたオクルージョン・アウェア適応昇降機構を導入する。 これにより、2D-to-3D特徴変換の堅牢性が向上し、奥行き先への依存を緩和する。 第2に、3D-2Dのセマンティック一貫性を協調最適化されたプロトタイプによって実現し、信頼度とカテゴリ対応サンプリングを用いてロングテールクラス問題に対処する。 第3に, 共同予測の合理化を目的として, 多様な動作尺度を扱うハイブリッド分類回帰法により, セマンティックおよびフローの特徴を明示的に相関付けるために, BEV中心のコストボリュームを考案した。 我々の純粋な畳み込みアーキテクチャは、セマンティック占有とジョイント占有セマンティックフロー予測の両方のために、複数のベンチマーク上で新しいSOTA性能を確立する。 また、効率と性能のトレードオフのスペクトルを提供するモデル群を提示する。 私たちのリアルタイムバージョンは、既存のすべてのリアルタイムメソッドをスピードと精度で上回り、実用性を確保します。

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