GitNet:鳥-眼-ビューセグメンテーションのための幾何学的事前ベース変換【JST・京大機械翻訳】

Gong Shi; Ye Xiaoqing; Tan Xiao; Wang Jingdong; Ding Errui; Zhou Yu; Bai Xiang

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202207046337067 整理番号：22P0333021

GitNet:鳥-眼-ビューセグメンテーションのための幾何学的事前ベース変換【JST・京大機械翻訳】

GitNet: Geometric Prior-based Transformation for Birds-Eye-View Segmentation

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発行年： 2022年04月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年07月21日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ビットアイビュー(BEV)意味セグメンテーションは,その強力な空間表現能力のための自律駆動にとって重要である。空間ギャップによる単眼画像からのBEV意味マップの推定は,その視点からBEVへの変換とセグメンテーションの両方を実現するのに陰的に必要であるので,挑戦的である。(i)形状誘導前配列と(ii)光線ベース変圧器から成るGitNetと名付けた新しい2段階Geometry事前ベース変換フレームワークを提案した。第1段階では,BEVセグメンテーションを透視画像セグメンテーションと幾何学的事前ベースマッピングに分割し,画像平面上にBEV意味ラベルを投影し,可視性意識特徴および学習可能幾何学をBEV空間に翻訳する。第2に,予め整列した粗いBEV特徴を,可視性知識を考慮に入れるために,光線ベース変圧器によってさらに変形した。GitNetは,挑戦的なnuScenesとArgoverseデータセット上で主要な性能を達成する。【JST・京大機械翻訳】

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図形・画像処理一般

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