論文の概要: Expandable YOLO: 3D Object Detection from RGB-D Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.14837v1
• Date: Fri, 26 Jun 2020 07:32:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-16 21:47:32.457484
• Title: Expandable YOLO: 3D Object Detection from RGB-D Images
• Title（参考訳）: 拡張可能なYOLO:RGB-D画像からの3次元物体検出
• Authors: Masahiro Takahashi, Alessandro Moro, Yonghoon Ji and Kazunori Umeda
• Abstract要約: 本稿では,ステレオカメラから深度とカラー画像を入力する軽量物体検出器の構築を目的とする。 YOLOv3のネットワークアーキテクチャを中央から3Dに拡張することにより、深さ方向の出力が可能となる。 領域抽出結果の精度を確認するため、3次元空間におけるユニノン(IoU)の切断を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.14512458954344
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper aims at constructing a light-weight object detector that inputs a depth and a color image from a stereo camera. Specifically, by extending the network architecture of YOLOv3 to 3D in the middle, it is possible to output in the depth direction. In addition, Intersection over Uninon (IoU) in 3D space is introduced to confirm the accuracy of region extraction results. In the field of deep learning, object detectors that use distance information as input are actively studied for utilizing automated driving. However, the conventional detector has a large network structure, and the real-time property is impaired. The effectiveness of the detector constructed as described above is verified using datasets. As a result of this experiment, the proposed model is able to output 3D bounding boxes and detect people whose part of the body is hidden. Further, the processing speed of the model is 44.35 fps.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ステレオカメラから深度とカラー画像を入力する軽量物体検出器の構築を目的としている。 具体的には、YOLOv3のネットワークアーキテクチャを中央から3Dに拡張することにより、深さ方向の出力が可能となる。 さらに、領域抽出結果の精度を確認するために、3次元空間におけるUninon(IoU)の切断を導入する。 深層学習の分野では、距離情報を入力として利用する物体検出器を積極的に研究し、自動運転を利用する。 しかし、従来の検出器は大きなネットワーク構造を持ち、リアルタイム性が損なわれている。 上記のように構築した検出器の有効性をデータセットを用いて検証する。 この実験の結果,提案モデルは3次元拘束箱を出力し,身体の一部が隠されている人を検出することができる。 さらに、モデルの処理速度は44.35fpsである。

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