論文の概要: PLUME: Efficient 3D Object Detection from Stereo Images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.06594v2
• Date: Thu, 11 Mar 2021 19:32:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-27 20:17:41.701055
• Title: PLUME: Efficient 3D Object Detection from Stereo Images
• Title（参考訳）: PLUME:ステレオ画像からの効率的な3次元物体検出
• Authors: Yan Wang, Bin Yang, Rui Hu, Ming Liang, Raquel Urtasun
• Abstract要約: 既存の手法では、2つのステップでこの問題に対処する: 第一深度推定を行い、その深さ推定から擬似LiDAR点雲表現を計算し、3次元空間で物体検出を行う。 この2つのタスクを同一のメトリック空間で統一するモデルを提案する。 提案手法は,既存の手法と比較して推定時間を大幅に削減し,挑戦的なKITTIベンチマークの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 95.31278688164646
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: 3D object detection plays a significant role in various robotic applications including self-driving. While many approaches rely on expensive 3D sensors like LiDAR to produce accurate 3D estimates, stereo-based methods have recently shown promising results at a lower cost. Existing methods tackle the problem in two steps: first depth estimation is performed, a pseudo LiDAR point cloud representation is computed from the depth estimates, and then object detection is performed in 3D space. However, because the two separate tasks are optimized in different metric spaces, the depth estimation is biased towards nearby objects and may cause sub-optimal performance of 3D detection. In this paper we propose a model that unifies these two tasks in the same metric space. Specifically, our model directly constructs a pseudo LiDAR feature volume (PLUME) in 3D space, which is used to solve both occupancy estimation and object detection tasks. Our approach achieves state-of-the-art performance on the challenging KITTI benchmark, with significantly reduced inference time compared with existing methods.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は、自動運転を含む様々なロボットアプリケーションにおいて重要な役割を果たす。 多くのアプローチでは、LiDARのような高価な3Dセンサーを使って正確な3D推定を行うが、ステレオベースの手法は最近、より低コストで有望な結果を示している。 既存の手法では、2つのステップでこの問題に取り組む: 第一深度推定を行い、その深さ推定から擬似LiDAR点雲表現を計算し、3次元空間で物体検出を行う。 しかし、2つの異なるタスクは異なる距離空間で最適化されるため、深度推定は近傍の物体に偏りがあり、3次元検出の準最適性能を引き起こす可能性がある。 本稿では,この2つのタスクを同じ距離空間で統一するモデルを提案する。 具体的には,3次元空間における擬似lidar特徴量(plume)を直接構築し,占有率推定と物体検出の課題の解決に利用する。 提案手法は,既存の手法と比較して推定時間を大幅に削減し,挑戦的なKITTIベンチマークの最先端性能を実現する。

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