論文の概要: Monocular Differentiable Rendering for Self-Supervised 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.14524v1
• Date: Wed, 30 Sep 2020 09:21:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-12 22:50:27.400505
• Title: Monocular Differentiable Rendering for Self-Supervised 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 自己監督型3次元物体検出のための単眼微分可能レンダリング
• Authors: Deniz Beker, Hiroharu Kato, Mihai Adrian Morariu, Takahiro Ando, Toru Matsuoka, Wadim Kehl, Adrien Gaidon
• Abstract要約: 単分子画像からの3次元物体検出は、深さとスケールの射影的絡み合いにより不適切な問題である。 テクスチャ化された3次元形状の再構成と剛体物体のポーズ推定のための新しい自己教師手法を提案する。 本手法は,画像中の物体の3次元位置とメッシュを,異なるレンダリングと自己教師対象を用いて予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.825158925459732
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D object detection from monocular images is an ill-posed problem due to the projective entanglement of depth and scale. To overcome this ambiguity, we present a novel self-supervised method for textured 3D shape reconstruction and pose estimation of rigid objects with the help of strong shape priors and 2D instance masks. Our method predicts the 3D location and meshes of each object in an image using differentiable rendering and a self-supervised objective derived from a pretrained monocular depth estimation network. We use the KITTI 3D object detection dataset to evaluate the accuracy of the method. Experiments demonstrate that we can effectively use noisy monocular depth and differentiable rendering as an alternative to expensive 3D ground-truth labels or LiDAR information.
• Abstract（参考訳）: 単眼画像からの3次元物体検出は、深さとスケールの投影的絡み合いによる不適切な問題である。 この曖昧さを克服するため, 立体形状復元のための新しい自己教師手法を提案し, 強靭な形状先行と2次元インスタンスマスクの助けを借りて剛体物体を推定する。 画像内の各物体の3次元位置とメッシュを微分可能レンダリングと事前学習した単眼深度推定ネットワークから導出した自己教師付き目標を用いて予測する。 提案手法の精度を評価するために,KITTI 3Dオブジェクト検出データセットを用いた。 実験により,高価な3DグラウンドトラスラベルやLiDAR情報の代替として,ノイズのある単分子深度と微分可能なレンダリングを効果的に利用できることが示された。

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