論文の概要: siaNMS: Non-Maximum Suppression with Siamese Networks for Multi-Camera 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.08239v1
• Date: Wed, 19 Feb 2020 15:32:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-30 14:11:30.185312
• Title: siaNMS: Non-Maximum Suppression with Siamese Networks for Multi-Camera 3D Object Detection
• Title（参考訳）: siaNMS:マルチカメラ3Dオブジェクト検出のためのシームズネットワークによる非最大抑圧
• Authors: Irene Cortes, Jorge Beltran, Arturo de la Escalera and Fernando Garcia
• Abstract要約: サイムズネットワークは、よく知られた3Dオブジェクト検出器アプローチのパイプラインに統合される。 アソシエーションはオブジェクトの3Dボックスレグレッションを強化するために利用される。 nuScenesデータセットの実験的評価は,提案手法が従来のNMS手法よりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.03384167873564
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid development of embedded hardware in autonomous vehicles broadens their computational capabilities, thus bringing the possibility to mount more complete sensor setups able to handle driving scenarios of higher complexity. As a result, new challenges such as multiple detections of the same object have to be addressed. In this work, a siamese network is integrated into the pipeline of a well-known 3D object detector approach to suppress duplicate proposals coming from different cameras via re-identification. Additionally, associations are exploited to enhance the 3D box regression of the object by aggregating their corresponding LiDAR frustums. The experimental evaluation on the nuScenes dataset shows that the proposed method outperforms traditional NMS approaches.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車における組み込みハードウェアの急速な開発は、計算能力を拡大し、より複雑な運転シナリオを処理可能な、より完全なセンサーの設置を可能にした。 結果として、同じオブジェクトを複数検出するといった新しい課題に対処する必要がある。 本研究では,シマメネットワークをよく知られた3Dオブジェクト検出器アプローチのパイプラインに統合し,異なるカメラからの重複提案を再同定することで抑制する。 さらに、アソシエーションを利用して、対応するLiDARフラストラムを集約することにより、オブジェクトの3Dボックスのレグレッションを高める。 nuScenesデータセットの実験的評価は,提案手法が従来のNMS手法より優れていることを示している。

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