論文の概要: CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.00784v1
• Date: Wed, 2 Sep 2020 02:07:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-22 19:10:06.095415
• Title: CLOCs: Camera-LiDAR Object Candidates Fusion for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: CLOCs: 3Dオブジェクト検出のためのカメラLiDARオブジェクトの融合
• Authors: Su Pang, Daniel Morris, Hayder Radha
• Abstract要約: CLOC(Camera-LiDAR Object Candidates)融合ネットワークを提案する。 CLOCs融合は低複雑さのマルチモーダル核融合フレームワークを提供する。 CLOCは、公式のKITTIリーダーボードにおいて、全ての核融合法の中で最高であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.986963122264633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: There have been significant advances in neural networks for both 3D object detection using LiDAR and 2D object detection using video. However, it has been surprisingly difficult to train networks to effectively use both modalities in a way that demonstrates gain over single-modality networks. In this paper, we propose a novel Camera-LiDAR Object Candidates (CLOCs) fusion network. CLOCs fusion provides a low-complexity multi-modal fusion framework that significantly improves the performance of single-modality detectors. CLOCs operates on the combined output candidates before Non-Maximum Suppression (NMS) of any 2D and any 3D detector, and is trained to leverage their geometric and semantic consistencies to produce more accurate final 3D and 2D detection results. Our experimental evaluation on the challenging KITTI object detection benchmark, including 3D and bird's eye view metrics, shows significant improvements, especially at long distance, over the state-of-the-art fusion based methods. At time of submission, CLOCs ranks the highest among all the fusion-based methods in the official KITTI leaderboard. We will release our code upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: LiDARを用いた3Dオブジェクト検出とビデオによる2Dオブジェクト検出の両方において、ニューラルネットワークは大幅に進歩している。 しかし、単一モダリティネットワークの利得を示す方法で両方のモダリティを効果的に使用するようにネットワークを訓練することは驚くほど困難であった。 本稿では,新しいカメラ-LiDARオブジェクト候補(CLOC)融合ネットワークを提案する。 CLOCs融合は、単一モード検出器の性能を著しく向上させる低複雑さ多モード融合フレームワークを提供する。 CLOCは、任意の2Dおよび任意の3D検出器の非最大抑圧(NMS)の前に出力候補を組み合わせて動作し、幾何学的および意味的な組み合わせを活用してより正確な最終3Dおよび2D検出結果を生成するように訓練されている。 3Dおよび鳥の目視測定値を含むKITTIオブジェクト検出ベンチマークの実験的評価は、最先端の融合法に比べて、特に遠距離での顕著な改善を示している。 提出時点では、CLOCは公式のKITTIのリーダーボードにおいて、核融合ベースの手法の中で最高である。 私たちは受け入れ次第コードを公開します。

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