論文の概要: InstanceBEV: Unifying Instance and BEV Representation for Global Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.13817v1
• Date: Tue, 20 May 2025 01:56:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-21 14:49:52.594043
• Title: InstanceBEV: Unifying Instance and BEV Representation for Global Modeling
• Title（参考訳）: InstanceBEV:グローバルモデリングのためのインスタンスとBEV表現の統合
• Authors: Feng Li, Kun Xu, Zhaoyue Wang, Yunduan Cui, Mohammad Masum Billah, Jia Liu,
• Abstract要約: Occupancy Grid Mapsは3D空間占有率を表すためにナビゲーションに広く利用されている。 Bird's-Eye View (BEV) の視点は、自動運転のためのより実用的なソリューションを提供する。 本稿では,BEV のインスタンスレベル次元削減手法である InstanceBEV を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.046822591946423
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Occupancy Grid Maps are widely used in navigation for their ability to represent 3D space occupancy. However, existing methods that utilize multi-view cameras to construct Occupancy Networks for perception modeling suffer from cubic growth in data complexity. Adopting a Bird's-Eye View (BEV) perspective offers a more practical solution for autonomous driving, as it provides higher semantic density and mitigates complex object occlusions. Nonetheless, BEV-based approaches still require extensive engineering optimizations to enable efficient large-scale global modeling. To address this challenge, we propose InstanceBEV, the first method to introduce instance-level dimensionality reduction for BEV, enabling global modeling with transformers without relying on sparsification or acceleration operators. Different from other BEV methods, our approach directly employs transformers to aggregate global features. Compared to 3D object detection models, our method samples global feature maps into 3D space. Experiments on OpenOcc-NuScenes dataset show that InstanceBEV achieves state-of-the-art performance while maintaining a simple, efficient framework without requiring additional optimizations.
• Abstract（参考訳）: Occupancy Grid Mapsは3D空間占有率を表すためにナビゲーションに広く利用されている。 しかし,マルチビューカメラを用いた知覚モデリングのためのOccupancy Networksの構築には,データの複雑さが3倍に増大する傾向にある。 Bird's-Eye View(BEV)の観点を採用することで、セマンティックな密度を高め、複雑なオブジェクトの閉塞を軽減できるため、自律運転のより実用的なソリューションが提供される。 それでも、BEVベースのアプローチでは、効率的な大規模グローバルモデリングを実現するために、広範なエンジニアリング最適化が必要である。 この課題に対処するため,BEV のインスタンスレベル次元削減手法である InstanceBEV を提案し,スペーシフィケーションやアクセラレーション演算子に依存することなく,トランスフォーマを用いたグローバルなモデリングを可能にする。 他のBEV手法とは異なり、我々の手法はトランスフォーマーを使ってグローバルな特徴を集約する。 3次元オブジェクト検出モデルと比較して,本手法はグローバルな特徴マップを3次元空間にサンプリングする。 OpenOcc-NuScenesデータセットの実験によると、InstanceBEVは、最適化を必要とせず、シンプルで効率的なフレームワークを維持しながら、最先端のパフォーマンスを達成する。

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