CVPRApr, 2024

通过任务分解提高鸟瞰图语义分割

PDF
TL;DR将鸟瞰视图中的语义分割任务分解为 BEV 地图重建和 RGB-BEV 特征对齐两个阶段，通过将 RGB 输入图像映射到第一阶段的 BEV 潜在空间，并在特征级别上直接优化两个视图之间的相关性，实现了复杂和具有挑战性场景的有效处理。
semantic segmentationbird's eye viewautonomous drivingbev map reconstructionrgb-bev feature alignment
发现论文，激发创造
  • 使用几何和语义点云进行鸟瞰图语义分割

    本文介绍了使用车载摄像头拍摄的 RGB 图像进行鸟瞰视角像素级别的物体语义分割的方法，为了解决这个问题，提出了一种新的两阶段感知管道，它明确预测像素深度，并将它们与像素语义结合起来进行有效的推断，同时，使用抽象的高层几何特征进行转移学习，方法能够提高 24% 的 mIoU。

    Jun, 2020

  • 视角鸟瞰语义分割的半监督学习

    本文提出了一种新颖的半监督框架，用于通过利用未标记的图像在训练过程中提高视觉鸟瞰（BEV）语义分割的性能，包括使用一致性损失约束模型在语义预测和 BEV 特征上，以及一种名为联合旋转的新颖且有效的数据增强方法，在保持前视图像与 BEV 语义分割之间的几何关系的同时扩充数据集。对 nuScenes 和 Argoverse 数据集进行的大量实验证明了我们的半监督框架可以有效提高预测准确性。据我们所知，这是第一项利用未标记数据改进视觉 BEV 语义分割性能的工作，代码将公开提供。

    Aug, 2023

  • BEVSegFormer: 任意相机架构的鸟瞰视角语义分割

    本文介绍了 BEVSegFormer，一种有效的基于转换器的方法，用于从任意摄像机装置进行 BEV 语义分割。

    Mar, 2022

  • 多装载车辆摄像头图像转换成鸟瞰视角语义分割图像的 Sim2Real 深度学习方法

    该论文提出了一种使用多个车载摄像头获取 360 度鸟瞰图像的方法，并利用神经网络进行分割和预测，以解决单目摄像头在环境感知中的距离估计问题。该方法包括一个语义分割和遮挡区域预测步骤，通过合成数据训练神经网络，实现了对真实世界数据的普遍适用。与透视变换法相比，该方法在合成数据实验中表现出了优越性。

    May, 2020

  • SG-BEV：卫星导航 BEV 融合用于跨视图语义分割

    该论文介绍了一种用于卫星和街景图像对的细粒度建筑属性分割的新方法，通过引入鸟瞰图方法解决了传统方法中建筑物立面特征获取的局限性，并通过新的卫星引导的投影模块优化了传统方法中特征分布不均匀的问题。该方法在来自多个城市的四个跨视图数据集上取得了显著的改进，与最先进的基于卫星和跨视图的方法相比，平均 mIOU 提高了 10.13% 和 5.21%。

    Apr, 2024

  • LetsMap：无监督语义 BEV 地图的表示学习

    该研究提出了一种无监督学习方法，从单眼正视图像生成语义鸟瞰地图，以在自动驾驶的各种决策任务中提供强大的遮挡推理能力，其使用了 1% 的标注数据和无额外标记数据，在 KITTI-360 和 nuScenes 数据集上表现与现有最先进的方法相当。

    May, 2024

  • GitNet: 基于几何先验的鸟瞰图分割变换

    本文介绍了一种名为 GitNet 的新型两阶段几何先验变换框架，以解决从单眼图像估计 BEV（鸟瞰图）语义地图的挑战，从而为自动驾驶提供强大的空间表示能力。GitNet 通过先进行几何引导的预对齐，然后再运用基于射线的变换模型进行分割来分别对 BEV 分割进行处理，具有较好的性能表现。

    Apr, 2022

  • SkyEye: 自监督鸟瞰视角语义地图的建立，使用单目正视图像

    本研究提出了一种自我监督的方法，可以利用来自前方视图的单个单目图像，生成 Bird's-Eye-View（BEV）语义地图，用于自动驾驶。该方法包括两种自我监督模式：隐式监督和显式监督。实验证明，这种自我监督方法在使用较少的直接监督的情况下可以达到与全监督方法相当的效果。

    Feb, 2023

  • LaRa: 多摄像头鸟瞰语义分割的潜在特征与光线

    本文提出了一种基于编码解码器的自主行驶多摄像头车辆语义分割模型 LaRa，使用跨注意力机制将多个传感器的信息聚合成一组紧凑、丰富的潜在表示，进而在 BEV 空间中再次重投影，证明该模型在 nuScenes 上优于之前使用 Transformer 的最佳表现。

    Jun, 2022

  • 跨尺度分层 Transformer 结合语义对应增强注意力用于推断鸟瞰视角语义分割

    本研究提出了一种基于跨尺度分层 Transformer 和对应增强注意力的语义分割训练方法，针对使用多相机视图图像进行 Bird's-eye-view（BEV）语义分割的问题，并在大量实验中证明了其性能优越性。

    Apr, 2023