Panoptic Perception for Autonomous Driving: A Survey

要約

パノプティック知覚は自動運転技術の最前線の進歩を表しており、複数の知覚タスクを単一の一貫したフレームワークに統合して、車両の周囲の徹底的な理解を容易にします。
この調査では、典型的なパノプティック知覚モデルをその固有の入力とアーキテクチャについてレビューし、パフォーマンス、応答性、リソース使用率と比較します。
また、パノプティック知覚において直面する一般的な課題を掘り下げ、将来の研究の可能性のある軌道を探ります。
私たちの目標は、自動運転の研究者にパノプティック知覚の詳細な概要を提供し、この調査を自動運転技術の進化し続ける状況における極めて重要な参考資料として位置づけることです。

要約(オリジナル)

Panoptic perception represents a forefront advancement in autonomous driving technology, unifying multiple perception tasks into a singular, cohesive framework to facilitate a thorough understanding of the vehicle’s surroundings. This survey reviews typical panoptic perception models for their unique inputs and architectures and compares them to performance, responsiveness, and resource utilization. It also delves into the prevailing challenges faced in panoptic perception and explores potential trajectories for future research. Our goal is to furnish researchers in autonomous driving with a detailed synopsis of panoptic perception, positioning this survey as a pivotal reference in the ever-evolving landscape of autonomous driving technologies.

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