論文の概要: Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.10992v1
- Date: Sun, 20 Dec 2020 18:43:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-01 04:40:45.112316
- Title: Deep Continuous Fusion for Multi-Sensor 3D Object Detection
- Title（参考訳）: マルチセンサ3次元物体検出のための深部連続融合
- Authors: Ming Liang, Bin Yang, Shenlong Wang, Raquel Urtasun
- Abstract要約: 本稿では,LIDARとカメラを併用して高精度な位置検出を実現する3Dオブジェクト検出器を提案する。
我々は,連続畳み込みを利用して画像とlidar特徴マップを異なるレベルの解像度で融合する,エンドツーエンド学習可能なアーキテクチャを設計した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 103.5060007382646
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: In this paper, we propose a novel 3D object detector that can exploit both
LIDAR as well as cameras to perform very accurate localization. Towards this
goal, we design an end-to-end learnable architecture that exploits continuous
convolutions to fuse image and LIDAR feature maps at different levels of
resolution. Our proposed continuous fusion layer encode both discrete-state
image features as well as continuous geometric information. This enables us to
design a novel, reliable and efficient end-to-end learnable 3D object detector
based on multiple sensors. Our experimental evaluation on both KITTI as well as
a large scale 3D object detection benchmark shows significant improvements over
the state of the art.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,LIDARとカメラを併用して高精度な位置検出を実現する3Dオブジェクト検出器を提案する。
この目標に向けて,連続畳み込みを利用して画像とlidar特徴マップを解像度の異なるレベルで融合する,エンドツーエンドの学習可能なアーキテクチャを設計する。
提案する連続融合層は離散状態画像の特徴と連続幾何情報の両方を符号化する。
これにより、複数のセンサに基づいて、新しい、信頼性が高く、効率的な学習可能な3Dオブジェクト検出器を設計できる。
KITTIと大規模3Dオブジェクト検出ベンチマークを併用した実験により,技術状況に対する大幅な改善が示された。
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