HoloDrive – 商湯聯合上海AI Lab等機構推出的2D-3D多模態街道場景生成框架

HoloDrive是商湯科技與上海人工智能實驗室等機構聯合開發的一種創新框架，專為自動駕駛領域設計，旨在生成綜合的2D-3D多模態街道場景。該框架能夠同時生成相機圖像和激光雷達點云，填補了自動駕駛技術中2D與3D多模態聯合生成的關鍵空白。

HoloDrive是什么

HoloDrive是一個為自動駕駛而設計的全新2D-3D多模態街道場景生成框架，由商湯科技和上海人工智能實驗室等機構共同提出。該框架的獨特之處在于其能夠同時生成來自多個視角的攝像機圖像和激光雷達點云，有效填補了自動駕駛技術中2D和3D多模態聯合生成的不足。HoloDrive通過采用BEV-to-Camera和Camera-to-BEV轉換模塊，實現了異構生成模型之間的高效協作，同時在2D生成模型中引入深度預測分支，消除從圖像空間到BEV空間的投影歧義。

HoloDrive的主要功能

• 聯合生成相機圖像與激光雷達點云：HoloDrive能夠同時生成多視角的攝像機圖像與激光雷達點云，填補了自動駕駛領域在2D與3D多模態聯合生成上的空白。
• 跨模態結構：通過BEV-to-Camera和Camera-to-BEV轉換模塊，以及在2D生成模型中引入的深度預測分支，HoloDrive實現了2D與3D空間的有效對齊與信息交換，支持端到端訓練。
• 時間結構與漸進訓練：HoloDrive通過引入時間結構和精心設計的漸進訓練策略，擴展了其能力，以便在單幀生成和視頻生成任務中預測未來。
• 高性能生成：在NuScenes數據集上的實驗結果顯示，HoloDrive在生成多視角攝像機圖像和激光雷達點云的單幀及序列數據方面表現優異，顯著超越現有最先進的方法（SOTA）。

HoloDrive的技術原理

• BEV-to-Camera 和 Camera-to-BEV 轉換模塊：通過這兩個轉換模塊，HoloDrive在異構生成模型之間實現了3D與2D空間的對齊。
• 深度預測分支：在2D生成模型中引入深度預測分支，利用來自3D激光雷達的自然監督，有效消除從圖像空間到BEV空間的投影歧義。
• 時間結構：HoloDrive通過加入時間結構，能夠擴展該方法以進行未來預測，適合于單幀與視頻生成任務。
• 漸進訓練：該框架采用漸進式訓練策略，結合視頻領域的多任務學習，實現訓練階段的平滑過渡。

HoloDrive的項目地址

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2412.01407

HoloDrive的應用場景

• 生成逼真的街道場景：HoloDrive能夠聯合生成多視角攝像機圖像和激光雷達點云，創建逼真的街道場景，從而減少對現實世界昂貴的手動建模需求。
• 2D-3D 聯合生成：通過BEV-to-Camera和Camera-to-BEV轉換模塊，以及在2D生成模型中的深度預測分支，HoloDrive實現了2D與3D空間的有效對齊與信息交換。
• 時間結構和漸進訓練：HoloDrive通過引入時間結構和精心設計的漸進訓練，擴展了其能力，以便進行未來預測。

常見問題

• HoloDrive的主要用途是什么？ HoloDrive主要用于生成自動駕駛所需的逼真多模態街道場景，提升自動駕駛系統的環境感知能力。
• HoloDrive如何提高生成的準確性？ 通過BEV-to-Camera和Camera-to-BEV轉換模塊的結合，以及深度預測分支的引入，HoloDrive能夠消除投影歧義，從而提高生成的準確性。
• HoloDrive支持哪些數據集？ HoloDrive在NuScenes等多個數據集上進行了驗證，展現了其優越的生成性能。