論文の概要: OccLinker: Deflickering Occupancy Networks through Lightweight Spatio-Temporal Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.15438v2
• Date: Mon, 10 Mar 2025 13:57:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:50:06.399194
• Title: OccLinker: Deflickering Occupancy Networks through Lightweight Spatio-Temporal Correlation
• Title（参考訳）: OccLinker: 軽量時空間相関による運用ネットワークのフリック
• Authors: Fengcheng Yu, Haoran Xu, Canming Xia, Ziyang Zong, Guang Tan,
• Abstract要約: 視覚ベースの占有ネットワーク(VON)は、自動運転における3D環境を再構築するためのエンドツーエンドのソリューションを提供する。 近年のアプローチでは、この問題を軽減するために歴史的データを組み込んでいるが、しばしば高い計算コストを発生させ、物体検出に干渉するノイズの多い情報を導入している。 我々はOccLinkerを提案する。OccLinkerは既存のVONとシームレスに統合してパフォーマンスを向上させるための新しいプラグインフレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.726401007342087
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Vision-based occupancy networks (VONs) provide an end-to-end solution for reconstructing 3D environments in autonomous driving. However, existing methods often suffer from temporal inconsistencies, manifesting as flickering effects that compromise visual experience and adversely affect decision-making. While recent approaches have incorporated historical data to mitigate the issue, they often incur high computational costs and introduce noisy information that interferes with object detection. We propose OccLinker, a novel plugin framework designed to seamlessly integrate with existing VONs for boosting performance. Our method employs a three-stage architecture that consolidates historical static and motion cues, correlates them with current features through a Motion-Static Integration (MSI) mechanism, and generates correction occupancy to refine base network predictions. Extensive experiments on two benchmarks demonstrate the efficiency and effectiveness of our method, outperforming the latest baseline models. The source code are available in the supplementary material.
• Abstract（参考訳）: 視覚ベースの占有ネットワーク(VON)は、自動運転における3D環境を再構築するためのエンドツーエンドのソリューションを提供する。 しかし、既存の手法はしばしば時間的不整合に悩まされ、視覚的経験を妥協し、意思決定に悪影響を及ぼすフリッカリング効果として表される。 近年のアプローチでは、この問題を軽減するために歴史的データを組み込んでいるが、しばしば高い計算コストを発生させ、物体検出に干渉するノイズの多い情報を導入している。 我々はOccLinkerを提案する。OccLinkerは既存のVONとシームレスに統合し、パフォーマンスを向上させるための新しいプラグインフレームワークである。 提案手法では,3段階の静的および運動キューを統合し,動き-静的統合(MSI)機構によって現在の特徴と相関し,ベースネットワーク予測を洗練するための補正占有率を生成する。 2つのベンチマークによる大規模な実験は,提案手法の有効性と有効性を示し,最新のベースラインモデルを上回る結果を得た。 ソースコードは補足資料で入手できる。

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