論文の概要: GaussianFlowOcc: Sparse and Weakly Supervised Occupancy Estimation using Gaussian Splatting and Temporal Flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.17288v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 08:07:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 11:59:00.450434
• Title: GaussianFlowOcc: Sparse and Weakly Supervised Occupancy Estimation using Gaussian Splatting and Temporal Flow
• Title（参考訳）: Gaussian FlowOcc: Gassian Splatting と Temporal Flow を用いたSparse and Weakly Supervised Occupancy Estimation
• Authors: Simon Boeder, Fabian Gigengack, Benjamin Risse,
• Abstract要約: 職業推定は3次元コンピュータビジョンにおいて顕著な課題となっている。 本稿では,GaussianFlowOccと呼ばれる,新規な占有率推定手法を提案する。 ガウススプラッティングにインスパイアされ、伝統的な密度の強いボクセル格子をスパース3Dガウス表現に置き換える。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5852077003870417
• License:
• Abstract: Occupancy estimation has become a prominent task in 3D computer vision, particularly within the autonomous driving community. In this paper, we present a novel approach to occupancy estimation, termed GaussianFlowOcc, which is inspired by Gaussian Splatting and replaces traditional dense voxel grids with a sparse 3D Gaussian representation. Our efficient model architecture based on a Gaussian Transformer significantly reduces computational and memory requirements by eliminating the need for expensive 3D convolutions used with inefficient voxel-based representations that predominantly represent empty 3D spaces. GaussianFlowOcc effectively captures scene dynamics by estimating temporal flow for each Gaussian during the overall network training process, offering a straightforward solution to a complex problem that is often neglected by existing methods. Moreover, GaussianFlowOcc is designed for scalability, as it employs weak supervision and does not require costly dense 3D voxel annotations based on additional data (e.g., LiDAR). Through extensive experimentation, we demonstrate that GaussianFlowOcc significantly outperforms all previous methods for weakly supervised occupancy estimation on the nuScenes dataset while featuring an inference speed that is 50 times faster than current SOTA.
• Abstract（参考訳）: 職業推定は3Dコンピュータビジョンにおいて特に自動運転コミュニティにおいて顕著な課題となっている。 本稿では,ガウス的スプラッティングにインスパイアされたガウス的 FlowOcc という,従来の高密度なボクセル格子をスパースな3次元ガウス表現で置き換えた,占有推定の新しい手法を提案する。 ガウス変換器に基づく効率的なモデルアーキテクチャは、空の3次元空間を主に表現する非効率なボクセル表現で使用される高価な3次元畳み込みを不要にすることで、計算とメモリの要求を大幅に削減する。 GaussianFlowOccは,ネットワークトレーニングプロセス全体において,各ガウスの時間的フローを推定することにより,シーンダイナミクスを効果的にキャプチャする。 さらに、GaussianFlowOccは、管理が弱いためスケーラビリティのために設計されており、追加データ(例えばLiDAR)に基づいた高密度な3Dボクセルアノテーションを必要としない。 広範にわたる実験により,GaussianFlowOccは,現在のSOTAの50倍高速な推論速度を特徴とし,nuScenesデータセット上の弱教師付き占有率推定法を著しく上回ることを示した。

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