Fugu-MT 論文翻訳(概要): Multi-View Adaptive Fusion Network for 3D Object Detection

論文の概要: Multi-View Adaptive Fusion Network for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.00652v2
Date: Tue, 8 Dec 2020 03:54:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-30 12:04:55.172117
Title: Multi-View Adaptive Fusion Network for 3D Object Detection
Title（参考訳）: 3次元物体検出のためのマルチビュー適応核融合ネットワーク
Authors: Guojun Wang, Bin Tian, Yachen Zhang, Long Chen, Dongpu Cao, Jian Wu
Abstract要約: LiDAR-カメラ融合に基づく3Dオブジェクト検出は、自動運転の新たな研究テーマになりつつある。本稿では,LiDARの鳥眼ビュー,LiDARレンジビュー,カメラビューイメージを3Dオブジェクト検出の入力として利用する,単一ステージ多視点融合フレームワークを提案する。これら2つのコンポーネントを統合するために,MVAF-Netというエンドツーエンドの学習ネットワークを設計する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.506796247331584
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: 3D object detection based on LiDAR-camera fusion is becoming an emerging research theme for autonomous driving. However, it has been surprisingly difficult to effectively fuse both modalities without information loss and interference. To solve this issue, we propose a single-stage multi-view fusion framework that takes LiDAR bird's-eye view, LiDAR range view and camera view images as inputs for 3D object detection. To effectively fuse multi-view features, we propose an attentive pointwise fusion (APF) module to estimate the importance of the three sources with attention mechanisms that can achieve adaptive fusion of multi-view features in a pointwise manner. Furthermore, an attentive pointwise weighting (APW) module is designed to help the network learn structure information and point feature importance with two extra tasks, namely, foreground classification and center regression, and the predicted foreground probability is used to reweight the point features. We design an end-to-end learnable network named MVAF-Net to integrate these two components. Our evaluations conducted on the KITTI 3D object detection datasets demonstrate that the proposed APF and APW modules offer significant performance gains. Moreover, the proposed MVAF-Net achieves the best performance among all single-stage fusion methods and outperforms most two-stage fusion methods, achieving the best trade-off between speed and accuracy on the KITTI benchmark.
Abstract（参考訳）: LiDARカメラ融合に基づく3Dオブジェクト検出は、自動運転の新たな研究テーマになりつつある。しかし、情報損失や干渉なしに両モードを効果的に融合することは驚くほど困難である。そこで本研究では,LiDARバードアイビュー,LiDARレンジビュー,カメラビューイメージを3Dオブジェクト検出の入力として利用する,単一ステージ多視点融合フレームワークを提案する。マルチビュー特徴を効果的に融合させるため,多視点特徴の適応的融合をポイントワイズで達成できるアテンテーティブ・ポイントワイズ・フュージョン(APF)モジュールを提案する。さらに、注意点重み付け(APW)モジュールは、前景分類と中心回帰という2つの余分なタスクでネットワークが構造情報と点特徴の重要性を学習するのに役立つように設計され、予測された前景確率を用いて点特徴を再重み付けする。これら2つのコンポーネントを統合するために,MVAF-Netというエンドツーエンドの学習ネットワークを設計する。 kitti 3d オブジェクト検出データセット上で行った評価の結果,提案する apf と apw モジュールの性能向上が示された。さらに,提案したMVAF-Netは,全単段核融合法の中で最高の性能を示し,KITTIベンチマークにおける速度と精度の最良のトレードオフを実現する。

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