論文の概要: Anchor Distance for 3D Multi-Object Distance Estimation from 2D Single Shot

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.10399v2
• Date: Tue, 16 Feb 2021 17:57:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-14 22:35:58.904470
• Title: Anchor Distance for 3D Multi-Object Distance Estimation from 2D Single Shot
• Title（参考訳）: 2次元シングルショットからの3次元多物体距離推定のためのアンカー距離
• Authors: Hyeonwoo Yu and Jean Oh
• Abstract要約: シーン内の複数物体間の距離を,単写画像のみを用いてリアルタイムに推定する手法を提案する。 予測器がアンカー距離を使用する前に距離をキャッチし、距離に基づいてネットワークを訓練します。 提案手法は約30FPSの速度を実現し,既存の手法と比較して最低のRMSEを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.815583594196488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Visual perception of the objects in a 3D environment is a key to successful performance in autonomous driving and simultaneous localization and mapping (SLAM). In this paper, we present a real time approach for estimating the distances to multiple objects in a scene using only a single-shot image. Given a 2D Bounding Box (BBox) and object parameters, a 3D distance to the object can be calculated directly using 3D reprojection; however, such methods are prone to significant errors because an error from the 2D detection can be amplified in 3D. In addition, it is also challenging to apply such methods to a real-time system due to the computational burden. In the case of the traditional multi-object detection methods, %they mostly pay attention to existing works have been developed for specific tasks such as object segmentation or 2D BBox regression. These methods introduce the concept of anchor BBox for elaborate 2D BBox estimation, and predictors are specialized and trained for specific 2D BBoxes. In order to estimate the distances to the 3D objects from a single 2D image, we introduce the notion of \textit{anchor distance} based on an object's location and propose a method that applies the anchor distance to the multi-object detector structure. We let the predictors catch the distance prior using anchor distance and train the network based on the distance. The predictors can be characterized to the objects located in a specific distance range. By propagating the distance prior using a distance anchor to the predictors, it is feasible to perform the precise distance estimation and real-time execution simultaneously. The proposed method achieves about 30 FPS speed, and shows the lowest RMSE compared to the existing methods.
• Abstract（参考訳）: 3D環境での物体の視覚的な認識は、自動運転と同時ローカリゼーションとマッピング(SLAM)におけるパフォーマンスの成功の鍵です。 本稿では,シーン内の複数物体間の距離を,単写画像のみを用いてリアルタイムに推定する手法を提案する。 2Dバウンディングボックス(BBox)とオブジェクトパラメータが与えられた場合、オブジェクトへの3D距離は3D再投影を用いて直接計算できるが、2D検出からの誤差を3Dで増幅できるため、大きなエラーが発生する。 また,計算負荷のため,このような手法をリアルタイムシステムに適用することは困難である。 従来のマルチオブジェクト検出手法の場合、%はオブジェクト分割や2D BBox回帰などの特定のタスクのために開発されている既存の作業に注意を払います。 これらの手法は2次元BBox推定のためのアンカーBBoxの概念を導入し、予測器は特定の2次元BBoxを専門的に訓練する。 一つの2次元画像から3次元物体の距離を推定するために,物体の位置に基づく \textit{anchor distance} の概念を導入し,マルチオブジェクト検出器構造にアンカー距離を適用する手法を提案する。 予測器がアンカー距離を使用する前に距離をキャッチし、距離に基づいてネットワークを訓練します。 予測器は、特定の距離範囲に位置する物体を特徴付けることができる。 予測器に距離アンカーを用いて予め距離を伝搬することにより、正確な距離推定とリアルタイム実行を同時に行うことができる。 提案手法は約30FPSの速度を実現し,既存の手法と比較して最低のRMSEを示す。

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