Vollständig spärliche 3D-Belegungsvorhersage

Основні поняття

SparseOcc, das erste vollständig spärliche Netzwerk für die 3D-Belegungsvorhersage, rekonstruiert eine spärliche 3D-Darstellung aus Kamerabildern und verwendet dann spärliche Abfragen, um die semantische/instanzbasierte Belegung vorherzusagen, ohne auf zeitaufwendige dichte Funktionen oder globale Aufmerksamkeit zurückgreifen zu müssen.

Анотація

SparseOcc ist ein visionszentriertes Modell zur 3D-Belegungsvorhersage, das nur Kameraeingaben benötigt. Es besteht aus drei Modulen:

Ein Bildencoder, der 2D-Merkmale aus Mehrfachansichten extrahiert.
Ein spärlicher Voxeldekoder, der eine spärliche 3D-Darstellung der Szene rekonstruiert, indem er nur die nicht-freien Bereiche modelliert.
Ein Mask-Transformer-Decoder, der semantische und instanzbasierte Belegung aus der spärlichen 3D-Darstellung vorhersagt.

Der spärliche Voxeldekoder folgt einem grob-zu-fein-Schema und nutzt nur die nicht-freien Bereiche, um die Rechenkosten erheblich zu reduzieren. Der Mask-Transformer verwendet spärliche Abfragen, um mit den 2D-Merkmalen in einer vollständig spärlichen Weise zu interagieren, wodurch zeitaufwendige dichte Funktionen oder globale Aufmerksamkeit vermieden werden.
Darüber hinaus führen wir RayIoU ein, eine strahlenbasierte Evaluierungsmetrik, die die Probleme der herkömmlichen voxelbasierten mIoU-Metrik löst.
SparseOcc erzielt 34,0 RayIoU auf dem Occ3D-nus-Benchmark bei einer Echtzeit-Inferenzgeschwindigkeit von 17,3 FPS (Tesla A100, PyTorch fp32-Backend) mit 7 Eingabeframes. Durch Einbeziehung von 15 Vorherframen verbessert sich die Leistung von SparseOcc kontinuierlich auf 35,1 RayIoU und übertrifft damit den Stand der Technik ohne Schnickschnack.

Статистика

Über 90% der Voxel in der Szene sind frei.

Цитати

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Ключові висновки, отримані з

Fully Sparse 3D Occupancy Prediction

by Haisong Liu,... о arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.17118.pdf

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Wie könnte SparseOcc für andere 3D-Wahrnehmungsaufgaben wie 3D-Objekterkennung oder 3D-Szenenrekonstruktion erweitert werden

SparseOcc könnte für andere 3D-Wahrnehmungsaufgaben wie 3D-Objekterkennung oder 3D-Szenenrekonstruktion erweitert werden, indem verschiedene Module oder Architekturen hinzugefügt oder angepasst werden. Hier sind einige Möglichkeiten:

3D-Objekterkennung: SparseOcc könnte durch die Integration von Objekterkennungsmechanismen wie PointNet oder PointRCNN erweitert werden, um die Erkennung und Klassifizierung von Objekten in 3D-Szenen zu ermöglichen. Durch die Kombination von SparseOcc mit diesen Techniken könnte eine umfassende 3D-Objekterkennungslösung geschaffen werden.

3D-Szenenrekonstruktion: Um die 3D-Szenenrekonstruktion zu verbessern, könnte SparseOcc um eine Rückprojektionskomponente erweitert werden, die es ermöglicht, die rekonstruierten 3D-Szenen mit den Eingabebildern zu vergleichen und die Genauigkeit der Rekonstruktion zu optimieren. Durch die Integration von SLAM-Techniken könnte SparseOcc auch für die Echtzeit-Szenenrekonstruktion verwendet werden.

Panoptische Wahrnehmung: SparseOcc könnte für panoptische Wahrnehmungsaufgaben erweitert werden, bei denen sowohl semantische als auch instanzspezifische Informationen in 3D-Szenen erfasst werden. Durch die Integration von Instanzabfragen in den Maskentransformer könnte SparseOcc eine umfassende panoptische Wahrnehmungslösung bieten.

Wie könnte man die Leistung von SparseOcc weiter verbessern, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen, z.B. durch den Einsatz von Techniken wie Selbstüberwachung oder Transferlernen

Um die Leistung von SparseOcc weiter zu verbessern, ohne die Effizienz zu beeinträchtigen, könnten verschiedene Techniken und Strategien implementiert werden:

Selbstüberwachung: Durch die Integration von Selbstüberwachungsmechanismen wie distanzbasiertem Verlust oder konsistenzbasiertem Verlust könnte SparseOcc während des Trainings eine bessere interne Konsistenz erreichen und die Modellleistung verbessern.

Transferlernen: Durch den Einsatz von Transferlernen könnte SparseOcc von bereits trainierten Modellen oder Datensätzen profitieren, um die Anpassung an neue Szenarien oder Aufgaben zu erleichtern. Durch die Übertragung von Wissen aus verwandten Domänen könnte die Leistung von SparseOcc weiter optimiert werden.

Ensemble-Methoden: Durch die Implementierung von Ensemble-Methoden, bei denen mehrere Varianten von SparseOcc kombiniert werden, könnte die Gesamtleistung des Modells gesteigert werden. Durch die Kombination verschiedener Modelle oder Ansätze könnte die Robustheit und Genauigkeit von SparseOcc verbessert werden.

Welche anderen Anwendungen außerhalb des autonomen Fahrens könnten von einer effizienten und genauen 3D-Belegungsvorhersage profitieren

Es gibt verschiedene Anwendungen außerhalb des autonomen Fahrens, die von einer effizienten und genauen 3D-Belegungsvorhersage profitieren könnten:

Robotik: In der Robotik könnte SparseOcc zur Umgebungsmodellierung und Hinderniserkennung eingesetzt werden, um autonome Roboter bei der Navigation in komplexen Umgebungen zu unterstützen.

Augmented Reality (AR) und Virtual Reality (VR): In AR- und VR-Anwendungen könnte SparseOcc zur Echtzeit-3D-Szenenrekonstruktion verwendet werden, um immersive und interaktive Erlebnisse zu schaffen.

Industrielle Inspektion: In der industriellen Bildverarbeitung könnte SparseOcc zur Inspektion von Anlagen, zur Qualitätskontrolle und zur Fehlererkennung in 3D-Umgebungen eingesetzt werden, um die Effizienz und Genauigkeit von Inspektionsprozessen zu verbessern.