이 연구는 버드아이 뷰(BEV) 기반 3D 객체 탐지 문제를 다룬다. BEV 표현은 다중 카메라 정보를 3D 공간으로 매핑하는 것이 핵심 과제이다. 기존 연구는 주로 이미지 공간에서의 깊이 모델링 또는 BEV 공간에서의 높이 모델링을 암묵적으로 다루었다.
이 연구에서는 BEV 공간에서 높이를 명시적으로 모델링하는 방법을 제안한다. 이론적으로 높이 기반 방법과 깊이 기반 방법이 동등함을 증명하고, 높이 모델링의 장점을 활용한다. 구체적으로:
실험 결과, 제안 방법인 HeightFormer는 기존 카메라 전용 방법 대비 우수한 성능을 보인다. 또한 높이 모델링의 강건성을 입증하고, 다른 BEV 표현 방법에도 플러그인으로 적용할 수 있음을 보인다.
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by Yiming Wu,Ru... pada arxiv.org 03-14-2024
https://arxiv.org/pdf/2307.13510.pdfPertanyaan yang Lebih Dalam