論文の概要: MoNet3D: Towards Accurate Monocular 3D Object Localization in Real Time

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.16007v1
• Date: Mon, 29 Jun 2020 12:48:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-15 14:03:11.139786
• Title: MoNet3D: Towards Accurate Monocular 3D Object Localization in Real Time
• Title（参考訳）: MoNet3D: 高精度なモノクロ3Dオブジェクトのリアルタイム局在を目指して
• Authors: Xichuan Zhou, Yicong Peng, Chunqiao Long, Fengbo Ren, Cong Shi
• Abstract要約: MoNet3Dはモノクロ画像中の各オブジェクトの3D位置を予測し、各オブジェクトの3Dバウンディングボックスを描画する新しいフレームワークである。 この手法は27.85FPSのリアルタイム画像処理を実現することができ、組込み先進運転支援システム応用の可能性を示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.245372936153277
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular multi-object detection and localization in 3D space has been proven to be a challenging task. The MoNet3D algorithm is a novel and effective framework that can predict the 3D position of each object in a monocular image and draw a 3D bounding box for each object. The MoNet3D method incorporates prior knowledge of the spatial geometric correlation of neighbouring objects into the deep neural network training process to improve the accuracy of 3D object localization. Experiments on the KITTI dataset show that the accuracy for predicting the depth and horizontal coordinates of objects in 3D space can reach 96.25\% and 94.74\%, respectively. Moreover, the method can realize the real-time image processing at 27.85 FPS, showing promising potential for embedded advanced driving-assistance system applications. Our code is publicly available at https://github.com/CQUlearningsystemgroup/YicongPeng.
• Abstract（参考訳）: 3d空間における単眼的多物体検出と局在化は難しい課題である。 MoNet3Dアルゴリズムは、モノクロ画像中の各オブジェクトの3D位置を予測し、各オブジェクトに対して3Dバウンディングボックスを描画できる、新しく効果的なフレームワークである。 MoNet3D法は、近接する物体の空間幾何学的相関の事前知識をディープニューラルネットワークトレーニングプロセスに組み込んで、3D物体の局在の精度を向上させる。 KITTIデータセットの実験では、3次元空間における物体の深さと水平座標の精度はそれぞれ96.25\%と94.74\%に達することが示されている。 さらに,27.85FPSのリアルタイム画像処理を実現し,組込み運転支援システムへの応用の可能性を示した。 私たちのコードはhttps://github.com/cqulearningsystemgroup/yicongpengで公開されています。

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