RenderOcc: Vision-Centric 3D Occupancy Prediction with 2D Rendering Supervision

Core Concepts

RenderOcc ist ein neuartiges Paradigma zur Schulung von 3D-Occupancy-Modellen unter Verwendung von 2D-Labels, das die Abhängigkeit von teuren 3D-Occupancy-Annotationen reduziert.

Abstract

I. Einleitung

3D-Occupancy-Prognose in der Robotik und autonomen Fahrzeugen
Bisherige Methoden nutzen teure 3D-Labels für die Überwachung
RenderOcc präsentiert eine innovative Methode zur Schulung von 3D-Occupancy-Modellen mit 2D-Labels
II. Verwandte Arbeiten

Vergleich mit 3D-Objekterkennung und 3D-Occupancy-Prognose
III. Methoden

Vorstellung des RenderOcc-Frameworks für 3D-Occupancy-Prognose
Verwendung von 2D-Labels für die Netzwerküberwachung
Einführung von Auxiliary Rays zur Verbesserung der Multi-View-Konsistenz
IV. Experimente

Evaluation auf NuScenes und SemanticKiTTI-Datensätzen
Vergleich mit anderen Baselines und Ablation-Studien
V. Schlussfolgerung

RenderOcc bietet eine kostengünstige und effektive Methode für die Schulung von 3D-Occupancy-Modellen

Stats

Nach der Erstellung von ∼ 30000 Frames von 3D-Occupancy-Labels sind immer noch ∼ 4000 Stunden menschlicher Arbeitszeit für die Reinigung erforderlich.
RenderOcc erreicht vergleichbare Leistung mit Modellen, die vollständig mit 3D-Labels überwacht werden.

Quotes

"RenderOcc ist der erste Versuch, Multi-View-3D-Occupancy-Modelle nur mit 2D-Labels zu trainieren."
"RenderOcc zeigt die Machbarkeit und das Potenzial der 2D-Bildüberwachung für das Training von 3D-Occupancy-Modellen."

Key Insights Distilled From

RenderOcc

by Mingjie Pan,... at arxiv.org 03-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2309.09502.pdf

Deeper Inquiries

Wie könnte die Verwendung von 2D-Labels die Skalierbarkeit von 3D-Occupancy-Modellen verbessern?

Die Verwendung von 2D-Labels anstelle von teuren und manchmal unklaren 3D-Labels könnte die Skalierbarkeit von 3D-Occupancy-Modellen erheblich verbessern. Durch die Verwendung von 2D-Labels können Modelle effizienter trainiert werden, da die Annotation von 3D-Labels sehr aufwendig ist und oft zu ungenauen Ergebnissen führen kann. Dies ermöglicht eine schnellere und kostengünstigere Erstellung von Trainingsdaten, was die Skalierbarkeit des Modells in Bezug auf die Anzahl der Szenarien oder Objekte, die es erfassen kann, erhöht. Darüber hinaus können 2D-Labels eine intuitivere und direktere Art der Überwachung bieten, was die Anpassung und Implementierung des Modells in verschiedenen Anwendungen erleichtert.

Wie könnte die Einführung von Auxiliary Rays auf die Effizienz von 3D-Occupancy-Modellen haben?

Die Einführung von Auxiliary Rays könnte die Effizienz von 3D-Occupancy-Modellen auf verschiedene Weisen verbessern. Erstens ermöglichen Auxiliary Rays eine bessere Erfassung von Multi-View-Konsistenz, da sie zusätzliche Blickwinkel und Informationen liefern, die das Modell bei der Vorhersage von 3D-Szenen unterstützen. Dies kann zu genaueren und konsistenten Ergebnissen führen. Zweitens können Auxiliary Rays dazu beitragen, die Herausforderung der begrenzten Blickwinkel in autonomen Fahrszenarien zu bewältigen, indem sie zusätzliche Informationen aus benachbarten Frames liefern. Dies verbessert die Robustheit des Modells gegenüber dynamischen Objekten und Szenen. Schließlich kann die Verwendung von Weighted Ray Sampling mit Auxiliary Rays die Trainingsressourcen optimieren, indem wertvolle Rays priorisiert werden, was zu einer effizienteren und genaueren Modellierung führt.

Wie könnte die Integration von RenderOcc in andere Bereiche der Robotik und autonomen Fahrzeuge aussehen?

Die Integration von RenderOcc in andere Bereiche der Robotik und autonomen Fahrzeuge könnte zu bedeutenden Fortschritten in der Wahrnehmung und Verarbeitung von 3D-Szenen führen. In der Robotik könnte RenderOcc dazu beitragen, Roboter mit einer präziseren und detaillierteren Umgebungswahrnehmung auszustatten, was ihre Navigations- und Interaktionsfähigkeiten verbessern würde. Im Bereich autonomer Fahrzeuge könnte RenderOcc dazu beitragen, die Sicherheit und Effizienz von Fahrzeugen zu steigern, indem es eine präzise Erfassung von Verkehrsteilnehmern, Straßenstrukturen und Hindernissen ermöglicht. Darüber hinaus könnte die Integration von RenderOcc in autonome Fahrzeuge die Entwicklung von fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen und autonomen Fahrfunktionen vorantreiben, die auf genauen 3D-Informationen basieren.