論文の概要: RTM3D: Real-time Monocular 3D Detection from Object Keypoints for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.03343v1
• Date: Fri, 10 Jan 2020 08:29:20 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-12 23:48:08.641234
• Title: RTM3D: Real-time Monocular 3D Detection from Object Keypoints for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: RTM3D: 自律運転のためのオブジェクトキーポイントからのリアルタイム単眼3D検出
• Authors: Peixuan Li, Huaici Zhao, Pengfei Liu, Feidao Cao
• Abstract要約: 最も成功した3D検出器は、3Dバウンディングボックスから2Dボックスへの投射制約を重要な構成要素としている。 画像空間における3次元境界ボックスの9つの視点キーポイントを予測し、3次元空間における3次元視点と2次元視点の幾何学的関係を利用して、次元、位置、方向を復元する。 提案手法は,KITTIベンチマークの最先端性能を達成しつつ,モノクロ画像の3次元検出を行う最初のリアルタイムシステムである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.216609821525676
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we propose an efficient and accurate monocular 3D detection framework in single shot. Most successful 3D detectors take the projection constraint from the 3D bounding box to the 2D box as an important component. Four edges of a 2D box provide only four constraints and the performance deteriorates dramatically with the small error of the 2D detector. Different from these approaches, our method predicts the nine perspective keypoints of a 3D bounding box in image space, and then utilize the geometric relationship of 3D and 2D perspectives to recover the dimension, location, and orientation in 3D space. In this method, the properties of the object can be predicted stably even when the estimation of keypoints is very noisy, which enables us to obtain fast detection speed with a small architecture. Training our method only uses the 3D properties of the object without the need for external networks or supervision data. Our method is the first real-time system for monocular image 3D detection while achieves state-of-the-art performance on the KITTI benchmark. Code will be released at https://github.com/Banconxuan/RTM3D.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,単発撮影で効率よく高精度な単分子3D検出フレームワークを提案する。 最も成功した3D検出器は、3Dバウンディングボックスから2Dボックスへの投射制約を重要な構成要素としている。 2Dボックスの4つのエッジは4つの制約しか提供せず、2D検出器の小さなエラーによって性能が劇的に低下する。 これらのアプローチと異なり,画像空間における3次元境界ボックスの9つの視点キーポイントを予測し,3次元視点と2次元視点の幾何学的関係を利用して3次元空間の次元,位置,方向を復元する。 本手法では,キーポイントの推定が非常にノイズの多い場合でも,オブジェクトの特性を安定して予測できるので,小さなアーキテクチャで高速な検出速度を得ることができる。 トレーニング このメソッドは、外部ネットワークや監督データを必要としないオブジェクトの3dプロパティのみを使用する。 提案手法は,KITTIベンチマークの最先端性能を達成しつつ,モノクロ画像の3次元検出を行う最初のリアルタイムシステムである。 コードはhttps://github.com/Banconxuan/RTM3Dでリリースされる。

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