Основные понятия
Unser Ansatz MonoOcc verbessert die monokulare semantische Belegungsvorhersage durch den Einsatz einer bildgesteuerten Kreuzaufmerksamkeit, einer semantischen Hilfsverlustfunktion und eines Destillationsmoduls, das Wissen aus einer privilegierten Zeitreihenverarbeitungskette überträgt.
Аннотация
Die Autoren präsentieren MonoOcc, ein effizientes Framework für die monokulare semantische Belegungsvorhersage. Kernpunkte sind:
Bildgesteuerte Kreuzaufmerksamkeit: Dieses Modul nutzt visuelle Hinweise aus dem Eingangsbild, um die aus der Tiefenschätzung gewonnenen Merkmale zu verfeinern und so die Genauigkeit der Belegungsvorhersage zu verbessern.
Semantische Hilfsverlustfunktion: Diese Verlustfunktion optimiert den Bildfeatureextraktor direkt, was zu einer effizienteren Optimierung des gesamten Netzwerks führt.
Destillationsmodul: Dieses Modul überträgt Wissen aus einer privilegierten Zeitreihenverarbeitungskette mit größerem Bildmodell auf den monokularen Zweig, was die Leistung insbesondere bei kleinen und seltenen Objekten steigert.
Durch diese Verbesserungen erreicht MonoOcc den aktuellen Stand der Technik auf dem SemanticKITTI-Benchmark, mit besonders starken Leistungen bei der Vorhersage kleiner und seltener Objekte.
Статистика
15,30% der Szene sind Straße
11,13% sind Gehwege
0,56% sind andere Bodenelemente
14,1% sind Gebäude
3,92% sind Autos
0,16% sind Lastwagen
0,03% sind Fahrräder
0,03% sind Motorräder
0,20% sind andere Fahrzeuge
39,3% sind Vegetation
0,51% sind Baumstämme
9,17% sind Gelände
0,07% sind Personen
0,07% sind Radfahrer
0,05% sind Motorradfahrer
3,90% sind Zäune
0,29% sind Masten
0,08% sind Verkehrszeichen
Цитаты
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