論文の概要: Gated3D: Monocular 3D Object Detection From Temporal Illumination Cues

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.03602v1
• Date: Sat, 6 Feb 2021 16:06:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-11 08:37:29.170760
• Title: Gated3D: Monocular 3D Object Detection From Temporal Illumination Cues
• Title（参考訳）: Gated3D:一時照明キューからの単眼3D物体検出
• Authors: Frank Julca-Aguilar, Jason Taylor, Mario Bijelic, Fahim Mannan, Ethan Tseng, Felix Heide
• Abstract要約: 低コストな単分子ゲート型画像処理装置から時間的照度を利用した新しい3次元物体検出法を提案する。 提案手法は,1万km以上の運転データから得られたゲート画像を含む新しい3次元検出データセットを用いて評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.806932489163888
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Today's state-of-the-art methods for 3D object detection are based on lidar, stereo, or monocular cameras. Lidar-based methods achieve the best accuracy, but have a large footprint, high cost, and mechanically-limited angular sampling rates, resulting in low spatial resolution at long ranges. Recent approaches based on low-cost monocular or stereo cameras promise to overcome these limitations but struggle in low-light or low-contrast regions as they rely on passive CMOS sensors. In this work, we propose a novel 3D object detection modality that exploits temporal illumination cues from a low-cost monocular gated imager. We propose a novel deep detector architecture, Gated3D, that is tailored to temporal illumination cues from three gated images. Gated images allow us to exploit mature 2D object feature extractors that guide the 3D predictions through a frustum segment estimation. We assess the proposed method on a novel 3D detection dataset that includes gated imagery captured in over 10,000 km of driving data. We validate that our method outperforms state-of-the-art monocular and stereo approaches at long distances. We will release our code and dataset, opening up a new sensor modality as an avenue to replace lidar in autonomous driving.
• Abstract（参考訳）: 今日の3dオブジェクト検出の最先端の方法は、lidar、ステレオ、単眼カメラに基づいている。 lidarベースの手法は、最も精度は高いが、足跡が大きく、コストが高く、機械的に制限された角サンプリングレートがあり、長距離での空間分解能は低い。 低コストの単眼またはステレオカメラに基づく最近のアプローチは、これらの制限を克服することを約束しますが、受動CMOSセンサーに依存するため、低照度または低コントラスト領域では苦労します。 本研究では、低コストの単眼ゲート画像から時間的照明キューを利用する新しい3次元物体検出モダリティを提案する。 本稿では,3つのゲート画像からの時間的照明手がかりに合わせた,新しい深層検出器アーキテクチャgated3dを提案する。 定格画像は、フラスタムセグメント推定を通じて3D予測を導く成熟した2Dオブジェクト特徴抽出器を利用することができます。 提案手法を1万km以上の走行データで撮影したゲート画像を含む新しい3D検出データセット上で評価する。 本手法が遠距離でのモノクロおよびステレオアプローチよりも優れていることを検証した。 私たちはコードとデータセットをリリースし、自動運転でライダーを置き換える手段として新しいセンサーモダリティを開放します。

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