論文の概要: BEVDiffuser: Plug-and-Play Diffusion Model for BEV Denoising with Ground-Truth Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19694v2
• Date: Mon, 24 Mar 2025 22:27:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:52:46.314902
• Title: BEVDiffuser: Plug-and-Play Diffusion Model for BEV Denoising with Ground-Truth Guidance
• Title（参考訳）: BEVディフューザ:地道誘導によるBEVのプラグアンドプレイ拡散モデル
• Authors: Xin Ye, Burhaneddin Yaman, Sheng Cheng, Feng Tao, Abhirup Mallik, Liu Ren,
• Abstract要約: 自律走行作業において,バードアイビュー(BEV)の表現が重要な役割を担っている。 センサーの限界と学習プロセスから生じる固有のノイズは、ほとんど役に立たないままです。 BEVDiffuser は,BEV特徴マップを地中構造オブジェクトレイアウトをガイダンスとして効果的に識別する,新しい拡散モデルである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.315057684079397
• License:
• Abstract: Bird's-eye-view (BEV) representations play a crucial role in autonomous driving tasks. Despite recent advancements in BEV generation, inherent noise, stemming from sensor limitations and the learning process, remains largely unaddressed, resulting in suboptimal BEV representations that adversely impact the performance of downstream tasks. To address this, we propose BEVDiffuser, a novel diffusion model that effectively denoises BEV feature maps using the ground-truth object layout as guidance. BEVDiffuser can be operated in a plug-and-play manner during training time to enhance existing BEV models without requiring any architectural modifications. Extensive experiments on the challenging nuScenes dataset demonstrate BEVDiffuser's exceptional denoising and generation capabilities, which enable significant enhancement to existing BEV models, as evidenced by notable improvements of 12.3\% in mAP and 10.1\% in NDS achieved for 3D object detection without introducing additional computational complexity. Moreover, substantial improvements in long-tail object detection and under challenging weather and lighting conditions further validate BEVDiffuser's effectiveness in denoising and enhancing BEV representations.
• Abstract（参考訳）: 自律走行作業において,バードアイビュー(BEV)の表現が重要な役割を担っている。 近年のBEV生成の進歩にもかかわらず、センサの制限と学習プロセスから生じる固有のノイズは、ほとんど適応されていないままであり、結果として、下流タスクのパフォーマンスに悪影響を及ぼす、最適以下のBEV表現をもたらす。 そこで我々は,BEVDiffuserを提案する。これはBEV特徴マップを,地上構造オブジェクトレイアウトをガイダンスとして効果的に識別する新しい拡散モデルである。 BEVDiffuserは、既存のBEVモデルをアーキテクチャの変更を必要とせずに、訓練期間中にプラグアンドプレイで操作することができる。 挑戦的な nuScenes データセットに関する大規模な実験は、BEVDiffuser が既存の BEV モデルを大幅に強化することのできる、例外的な denoising and generation 能力を実証している。これは、追加の計算複雑性を導入することなく、3次元オブジェクト検出のために達成された mAP の 12.3\% と NDS の 10.1\% の顕著な改善によって証明された。 さらに、長期物体の検出と、厳しい天候や照明条件下での大幅な改善により、BEVディフューザーのBEV表現の認知・拡張効果がさらに検証された。

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