Fugu-MT 論文翻訳(概要): DB3D-L: Depth-aware BEV Feature Transformation for Accurate 3D Lane Detection

論文の概要: DB3D-L: Depth-aware BEV Feature Transformation for Accurate 3D Lane Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13266v1
Date: Mon, 19 May 2025 15:47:20 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-05-20 14:57:11.71168
Title: DB3D-L: Depth-aware BEV Feature Transformation for Accurate 3D Lane Detection
Title（参考訳）: DB3D-L:正確な3次元車線検出のための深度認識型BEV特徴変換
Authors: Yehao Liu, Xiaosu Xu, Zijian Wang, Yiqing Yao,
Abstract要約: 3Dレーン検出は自動運転において重要な役割を果たす。近年の進歩は、Laneの3D情報をより効果的に知覚するために、FV画像からBirds-Eye-View(BEV)機能を構築している。しかし、深度情報がないため、FV画像から正確なBEV情報を構築することは制限される。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7115000857388494
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: 3D Lane detection plays an important role in autonomous driving. Recent advances primarily build Birds-Eye-View (BEV) feature from front-view (FV) images to perceive 3D information of Lane more effectively. However, constructing accurate BEV information from FV image is limited due to the lacking of depth information, causing previous works often rely heavily on the assumption of a flat ground plane. Leveraging monocular depth estimation to assist in constructing BEV features is less constrained, but existing methods struggle to effectively integrate the two tasks. To address the above issue, in this paper, an accurate 3D lane detection method based on depth-aware BEV feature transtormation is proposed. In detail, an effective feature extraction module is designed, in which a Depth Net is integrated to obtain the vital depth information for 3D perception, thereby simplifying the complexity of view transformation. Subquently a feature reduce module is proposed to reduce height dimension of FV features and depth features, thereby enables effective fusion of crucial FV features and depth features. Then a fusion module is designed to build BEV feature from prime FV feature and depth information. The proposed method performs comparably with state-of-the-art methods on both synthetic Apollo, realistic OpenLane datasets.
Abstract（参考訳）: 3Dレーン検出は自動運転において重要な役割を果たす。近年の進歩は、Laneの3D情報をより効果的に知覚するために、FV画像からBirds-Eye-View(BEV)機能を構築している。しかし、FV画像からの正確なBEV情報の構築は、深度情報の欠如により制限されるため、従来の作業は平地平面の仮定に大きく依存することが多い。 BEV機能の構築を支援するために単眼深度推定を活用することは、制約が少ないが、既存の手法では2つのタスクを効果的に統合するのに苦労している。以上の課題に対処するために,深度を考慮したBEV特徴トランストーミングに基づく高精度な3次元車線検出手法を提案する。詳細は、3次元知覚において重要な深度情報を得るために深度ネットを統合した効率的な特徴抽出モジュールを設計し、ビュー変換の複雑さを単純化する。次に,FV特徴量と深度特徴量の高さ次元を低減し,重要なFV特徴量と深度特徴量とを効果的に融合させる特徴量削減モジュールを提案する。次に、融合モジュールは、素FV特徴と深度情報からBEV特徴を構築するように設計されている。提案手法は,ApolloとリアルなOpenLaneデータセットの両方で,最先端の手法と互換性がある。

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