論文の概要: DA-Occ: Efficient 3D Voxel Occupancy Prediction via Directional 2D for Geometric Structure Preservation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23599v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 14:39:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:09.924832
• Title: DA-Occ: Efficient 3D Voxel Occupancy Prediction via Directional 2D for Geometric Structure Preservation
• Title（参考訳）: DA-Occ: 幾何学的構造保存のための方向2Dによる効率的な3次元ボクセル占有予測
• Authors: Yuchen Zhou, Yan Luo, Xiangang Wang, Xingjian Gu, Mingzhou Lu,
• Abstract要約: 自律運転システムの性能を確保するためには,効率よく高精度な3D占有予測が不可欠である。 本手法では,3次元ボクセルの特徴をスライスして完全な垂直幾何情報を保存する。 この戦略は,Bird's-Eye View表現における高さキューの喪失を補償し,立体幾何学構造の整合性を維持する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.792614780020061
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Efficient and high-accuracy 3D occupancy prediction is crucial for ensuring the performance of autonomous driving (AD) systems. However, many current methods focus on high accuracy at the expense of real-time processing needs. To address this challenge of balancing accuracy and inference speed, we propose a directional pure 2D approach. Our method involves slicing 3D voxel features to preserve complete vertical geometric information. This strategy compensates for the loss of height cues in Bird's-Eye View (BEV) representations, thereby maintaining the integrity of the 3D geometric structure. By employing a directional attention mechanism, we efficiently extract geometric features from different orientations, striking a balance between accuracy and computational efficiency. Experimental results highlight the significant advantages of our approach for autonomous driving. On the Occ3D-nuScenes, the proposed method achieves an mIoU of 39.3% and an inference speed of 27.7 FPS, effectively balancing accuracy and efficiency. In simulations on edge devices, the inference speed reaches 14.8 FPS, further demonstrating the method's applicability for real-time deployment in resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 自律運転(AD)システムの性能を確保するためには,効率的な高精度な3D占有予測が不可欠である。 しかし、現在の多くの手法は、リアルタイム処理を犠牲にして高い精度に重点を置いている。 精度と推論速度のバランスをとるこの課題に対処するため、指向性純粋2次元アプローチを提案する。 本手法では,3次元ボクセルの特徴をスライスして完全な垂直幾何情報を保存する。 この戦略は、Bird's-Eye View (BEV) 表現における高さキューの損失を補償し、3次元幾何学構造の整合性を維持する。 指向性アテンション機構を用いることで、異なる方向から幾何学的特徴を効率的に抽出し、精度と計算効率のバランスを崩す。 実験結果から,自律運転におけるアプローチの意義が明らかとなった。 Occ3D-nuScenesでは,mIoU39.3%,推論速度27.7FPSを実現し,精度と効率を効果的にバランスさせる。 エッジデバイス上でのシミュレーションでは、推論速度は14.8 FPSに達し、リソース制約のある環境でのリアルタイムなデプロイメントに適用可能であることを示す。

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