論文の概要: ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00529v1
• Date: Sun, 1 Mar 2020 17:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-27 13:14:41.799953
• Title: ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: zoomnet:3次元物体検出のための部分認識適応ズームニューラルネットワーク
• Authors: Zhenbo Xu, Wei Zhang, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Wei Yang, Shilei Wen, Errui Ding, Ajin Meng, Liusheng Huang
• Abstract要約: ステレオ画像に基づく3D検出のためのZoomNetという新しいフレームワークを提案する。 ZoomNetのパイプラインは、通常の2Dオブジェクト検出モデルから始まり、左右のバウンディングボックスのペアを取得するために使用される。 さらに,RGB画像のテクスチャキューを多用し,より正確な異質度推定を行うため,適応ズームという概念的に真直ぐなモジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.68263074432224
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D object detection is an essential task in autonomous driving and robotics. Though great progress has been made, challenges remain in estimating 3D pose for distant and occluded objects. In this paper, we present a novel framework named ZoomNet for stereo imagery-based 3D detection. The pipeline of ZoomNet begins with an ordinary 2D object detection model which is used to obtain pairs of left-right bounding boxes. To further exploit the abundant texture cues in RGB images for more accurate disparity estimation, we introduce a conceptually straight-forward module -- adaptive zooming, which simultaneously resizes 2D instance bounding boxes to a unified resolution and adjusts the camera intrinsic parameters accordingly. In this way, we are able to estimate higher-quality disparity maps from the resized box images then construct dense point clouds for both nearby and distant objects. Moreover, we introduce to learn part locations as complementary features to improve the resistance against occlusion and put forward the 3D fitting score to better estimate the 3D detection quality. Extensive experiments on the popular KITTI 3D detection dataset indicate ZoomNet surpasses all previous state-of-the-art methods by large margins (improved by 9.4% on APbv (IoU=0.7) over pseudo-LiDAR). Ablation study also demonstrates that our adaptive zooming strategy brings an improvement of over 10% on AP3d (IoU=0.7). In addition, since the official KITTI benchmark lacks fine-grained annotations like pixel-wise part locations, we also present our KFG dataset by augmenting KITTI with detailed instance-wise annotations including pixel-wise part location, pixel-wise disparity, etc.. Both the KFG dataset and our codes will be publicly available at https://github.com/detectRecog/ZoomNet.
• Abstract（参考訳）: 3dオブジェクト検出は、自動運転とロボティクスにおいて不可欠なタスクである。 大きな進歩はあったが、遠方および閉ざされた物体に対する3dポーズの推定にはまだ課題が残っている。 本稿では,ステレオ画像に基づく3次元検出のためのzoomnetという新しいフレームワークを提案する。 ZoomNetのパイプラインは、通常の2Dオブジェクト検出モデルから始まり、左右のバウンディングボックスのペアを取得するために使用される。 さらに,RGB画像のテクスチャキューを多用し,より正確な異方性推定を行うために,2Dインスタンス境界ボックスを統一解像度に再サイズし,カメラ固有のパラメータを調整した,概念的にストレート・フォワード・モジュール-アダプティブ・ズームを導入する。 このようにして、再サイズされたボックスイメージから高品質な異質マップを推定し、近くの物体と遠くの物体の両方に密集した点雲を構築することができる。 さらに,咬合に対する抵抗性を向上させるための補足的特徴として学習部の位置を紹介し,3dフィッティングスコアを提示することで3d検出品質を推定する。 一般的なKITTIの3D検出データセットに関する大規模な実験は、ZoomNetが従来の最先端の手法を全て大きなマージンで上回っていることを示している(擬似LiDARよりもAPbv (IoU=0.7)で9.4%向上している)。 アブレーション研究はまた、我々の適応的なズーム戦略がAP3d(IoU=0.7)上で10%以上の改善をもたらすことを示した。 さらに、公式のKITTIベンチマークでは、ピクセルワイズ部分位置のような細かいアノテーションが欠けているため、KITTIに、画素ワイズ部分位置、ピクセルワイズ不一致などを含む詳細なインスタンスワイズアノテーションを付加することで、KFGデータセットも提示する。 KFGデータセットと私たちのコードは、https://github.com/detectRecog/ZoomNetで公開されます。

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