論文の概要: Multi-View Pedestrian Occupancy Prediction with a Novel Synthetic Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.13569v1
• Date: Wed, 18 Dec 2024 07:35:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-19 16:48:14.991332
• Title: Multi-View Pedestrian Occupancy Prediction with a Novel Synthetic Dataset
• Title（参考訳）: 新たな合成データセットを用いた多視点歩行者占領予測
• Authors: Sithu Aung, Min-Cheol Sagong, Junghyun Cho,
• Abstract要約: 私たちはMVP-Occと呼ばれる新しい合成データセットを作成しました。 我々のデータセットは、豊かなセマンティックシーン理解ラベルを伴って、ボクセル構造を用いた歩行者の詳細な表現を提供する。 オムニオック(OmniOcc)と呼ばれる頑健なベースラインモデルを提案し,マルチビュー画像からボクセル占有状態とパノプティカルラベルの両方を予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.165853699132441
• License:
• Abstract: We address an advanced challenge of predicting pedestrian occupancy as an extension of multi-view pedestrian detection in urban traffic. To support this, we have created a new synthetic dataset called MVP-Occ, designed for dense pedestrian scenarios in large-scale scenes. Our dataset provides detailed representations of pedestrians using voxel structures, accompanied by rich semantic scene understanding labels, facilitating visual navigation and insights into pedestrian spatial information. Furthermore, we present a robust baseline model, termed OmniOcc, capable of predicting both the voxel occupancy state and panoptic labels for the entire scene from multi-view images. Through in-depth analysis, we identify and evaluate the key elements of our proposed model, highlighting their specific contributions and importance.
• Abstract（参考訳）: 我々は,都市交通における多視点歩行者検出の拡張として,歩行者の占有率を予測するための高度な課題に対処する。 これをサポートするために、私たちはMVP-Occと呼ばれる新しい合成データセットを作成しました。 本データセットは,視覚的ナビゲーションと歩行者空間情報への洞察を促進するために,豊かなセマンティックシーン理解ラベルを伴って,ボクセル構造を用いた歩行者の詳細な表現を提供する。 さらに,マルチビュー画像からボクセル占有状態とパノプティカルラベルの両方を予測可能な,ロバストなベースラインモデルOmniOccを提案する。 詳細な分析を通じて,提案モデルの重要要素を特定し評価し,その具体的な貢献と重要性を明らかにする。

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