論文の概要: Driv3R: Learning Dense 4D Reconstruction for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.06777v1
• Date: Mon, 09 Dec 2024 18:58:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-10 23:11:44.486153
• Title: Driv3R: Learning Dense 4D Reconstruction for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: Driv3R: 自動運転のための高密度4D再構成学習
• Authors: Xin Fei, Wenzhao Zheng, Yueqi Duan, Wei Zhan, Masayoshi Tomizuka, Kurt Keutzer, Jiwen Lu,
• Abstract要約: マルチビュー画像シーケンスからフレーム単位のポイントマップを直接回帰するフレームワークであるDriv3Rを提案する。 我々は4次元フロー予測器を用いてシーン内の移動物体を識別し、これらの動的領域の再構築をより重視する。 Driv3Rは4D動的シーン再構築において従来のフレームワークより優れており、推論速度は15倍高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 116.10577967146762
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realtime 4D reconstruction for dynamic scenes remains a crucial challenge for autonomous driving perception. Most existing methods rely on depth estimation through self-supervision or multi-modality sensor fusion. In this paper, we propose Driv3R, a DUSt3R-based framework that directly regresses per-frame point maps from multi-view image sequences. To achieve streaming dense reconstruction, we maintain a memory pool to reason both spatial relationships across sensors and dynamic temporal contexts to enhance multi-view 3D consistency and temporal integration. Furthermore, we employ a 4D flow predictor to identify moving objects within the scene to direct our network focus more on reconstructing these dynamic regions. Finally, we align all per-frame pointmaps consistently to the world coordinate system in an optimization-free manner. We conduct extensive experiments on the large-scale nuScenes dataset to evaluate the effectiveness of our method. Driv3R outperforms previous frameworks in 4D dynamic scene reconstruction, achieving 15x faster inference speed compared to methods requiring global alignment. Code: https://github.com/Barrybarry-Smith/Driv3R.
• Abstract（参考訳）: 動的シーンのリアルタイム4D再構成は、自動運転の認識にとって重要な課題である。 既存の手法の多くは、自己超越または多モードセンサー融合による深度推定に依存している。 本稿では,DUSt3RベースのフレームワークであるDriv3Rを提案する。 ストリーミング高密度再構築を実現するため,センサ間の空間的関係と動的時間的コンテキストの両方を推論するメモリプールを維持し,マルチビュー3D整合性と時間的統合性を向上させる。 さらに,4次元フロー予測器を用いてシーン内の移動物体を識別し,これらの動的領域の再構築をより重視する。 最後に、全てのフレーム単位のポイントマップを、最適化のない方法で世界座標系に一貫して整列する。 本手法の有効性を評価するため,大規模なnuScenesデータセットについて広範な実験を行った。 Driv3Rは、4D動的シーン再構成において従来のフレームワークよりも優れており、グローバルアライメントを必要とする手法に比べて15倍高速な推論速度を実現している。 コード:https://github.com/Barrybarry-Smith/Driv3R。

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