論文の概要: GaussianFormer3D: Multi-Modal Gaussian-based Semantic Occupancy Prediction with 3D Deformable Attention
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.10685v1
- Date: Thu, 15 May 2025 20:05:08 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-05-19 14:36:13.480577
- Title: GaussianFormer3D: Multi-Modal Gaussian-based Semantic Occupancy Prediction with 3D Deformable Attention
- Title（参考訳）: GaussianFormer3D:3次元変形を考慮したマルチモーダルガウスに基づくセマンティック占有予測
- Authors: Lingjun Zhao, Sizhe Wei, James Hays, Lu Gan,
- Abstract要約: 3Dセマンティック占有予測は、安全で信頼性の高い自動運転を実現するために重要である。
本稿では,3次元変形可能な注意力を利用したマルチモーダルガウスに基づくセマンティック占有予測フレームワークを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.890744831541452
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D semantic occupancy prediction is critical for achieving safe and reliable autonomous driving. Compared to camera-only perception systems, multi-modal pipelines, especially LiDAR-camera fusion methods, can produce more accurate and detailed predictions. Although most existing works utilize a dense grid-based representation, in which the entire 3D space is uniformly divided into discrete voxels, the emergence of 3D Gaussians provides a compact and continuous object-centric representation. In this work, we propose a multi-modal Gaussian-based semantic occupancy prediction framework utilizing 3D deformable attention, named as GaussianFormer3D. We introduce a voxel-to-Gaussian initialization strategy to provide 3D Gaussians with geometry priors from LiDAR data, and design a LiDAR-guided 3D deformable attention mechanism for refining 3D Gaussians with LiDAR-camera fusion features in a lifted 3D space. We conducted extensive experiments on both on-road and off-road datasets, demonstrating that our GaussianFormer3D achieves high prediction accuracy that is comparable to state-of-the-art multi-modal fusion-based methods with reduced memory consumption and improved efficiency.
- Abstract（参考訳）: 3Dセマンティック占有予測は、安全で信頼性の高い自動運転を実現するために重要である。
カメラのみの認識システムと比較して、マルチモーダルパイプライン、特にLiDAR-カメラ融合法はより正確で詳細な予測を行うことができる。
既存のほとんどの研究は、高密度グリッドベースの表現を利用しており、3次元空間全体が一様に離散ボクセルに分割されているが、3次元ガウスの出現はコンパクトで連続的な対象中心の表現を提供する。
本研究では,GussianFormer3Dと命名された3次元変形可能な注意力を利用したマルチモーダルガウスに基づくセマンティック占有予測フレームワークを提案する。
ボクセル-ガウシアン初期化戦略を導入し,LiDARデータから3次元ガウシアンに幾何学的先行性を与えるとともに,LiDARに誘導される3次元ガウシアンの3次元カメラ融合特性を改良するための3次元アテンション機構を設計する。
我々は、オンロードとオフロードの両方のデータセットに関する広範な実験を行い、ガウスフォーマー3Dが、メモリ消費を削減し、効率を向上し、最先端のマルチモーダル融合法に匹敵する高い予測精度を達成できることを実証した。
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