論文の概要: Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.12397v1
• Date: Tue, 22 Dec 2020 22:49:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-26 07:27:28.756186
• Title: Multi-Task Multi-Sensor Fusion for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出のためのマルチタスクマルチセンサフュージョン
• Authors: Ming Liang, Bin Yang, Yun Chen, Rui Hu, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 本稿では,2次元および3次元物体検出と地盤推定と奥行き完了を理由とするエンドツーエンド学習可能なアーキテクチャを提案する。 実験の結果,これらのタスクは相補的であり,様々なレベルで情報を融合することで,ネットワークがよりよい表現を学ぶのに役立つことがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 93.68864606959251
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: In this paper we propose to exploit multiple related tasks for accurate multi-sensor 3D object detection. Towards this goal we present an end-to-end learnable architecture that reasons about 2D and 3D object detection as well as ground estimation and depth completion. Our experiments show that all these tasks are complementary and help the network learn better representations by fusing information at various levels. Importantly, our approach leads the KITTI benchmark on 2D, 3D and BEV object detection, while being real time.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,複数の関連タスクを高精度なマルチセンサ3d物体検出に活用する。 この目的に向けて,2次元および3次元オブジェクト検出と地上推定および深度補完を理由として,エンドツーエンドで学習可能なアーキテクチャを提案する。 実験の結果,これらのタスクは相補的であり,様々なレベルで情報を融合することで,ネットワークがよりよい表現を学ぶのに役立つことがわかった。 提案手法は,2D,3D,BEVオブジェクト検出におけるKITTIベンチマークをリアルタイムにリードする。

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