論文の概要: Ground-aware Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.00690v1
• Date: Mon, 1 Feb 2021 08:18:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-02 15:48:26.103432
• Title: Ground-aware Monocular 3D Object Detection for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: 自動運転のための地上認識モノラル3次元物体検出
• Authors: Yuxuan Liu, Yuan Yixuan, Ming Liu
• Abstract要約: 1台のRGBカメラで環境中の物体の位置と向きを推定することは、低コストの都市自動運転と移動ロボットにとって難しい課題である。 既存のアルゴリズムのほとんどは、2D-3D対応における幾何学的制約に基づいており、これは一般的な6Dオブジェクトのポーズ推定に由来する。 深層学習の枠組みにおいて、そのようなアプリケーション固有の事前知識を完全に活用するための新しいニューラルネットワークモジュールを導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.5702792909006735
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Estimating the 3D position and orientation of objects in the environment with a single RGB camera is a critical and challenging task for low-cost urban autonomous driving and mobile robots. Most of the existing algorithms are based on the geometric constraints in 2D-3D correspondence, which stems from generic 6D object pose estimation. We first identify how the ground plane provides additional clues in depth reasoning in 3D detection in driving scenes. Based on this observation, we then improve the processing of 3D anchors and introduce a novel neural network module to fully utilize such application-specific priors in the framework of deep learning. Finally, we introduce an efficient neural network embedded with the proposed module for 3D object detection. We further verify the power of the proposed module with a neural network designed for monocular depth prediction. The two proposed networks achieve state-of-the-art performances on the KITTI 3D object detection and depth prediction benchmarks, respectively. The code will be published in https://www.github.com/Owen-Liuyuxuan/visualDet3D
• Abstract（参考訳）: 単一のRGBカメラで環境中の物体の3D位置と方向を推定することは、低コストの都市自動運転と移動ロボットにとって重要で困難な作業です。 既存のアルゴリズムのほとんどは、2D-3D対応における幾何学的制約に基づいており、これは一般的な6Dオブジェクトのポーズ推定に由来する。 まず、地上の飛行機が運転シーンで3D検出で深度推論のさらなる手がかりを提供する方法を特定します。 この観測に基づいて、3Dアンカーの処理を改善し、深層学習の枠組みにおいて、そのようなアプリケーション固有の先行を十分に活用する新しいニューラルネットワークモジュールを導入する。 最後に,提案する3次元物体検出モジュールを組み込んだ効率的なニューラルネットワークを提案する。 さらに,単眼深度予測用に設計されたニューラルネットワークを用いて,提案モジュールのパワーを検証した。 提案した2つのネットワークは,KITTIの3次元オブジェクト検出と深度予測のベンチマークでそれぞれ最先端の性能を達成している。 コードはhttps://www.github.com/Owen-Liuyuxuan/visualDet3Dで公開される。

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