論文の概要: Probabilistic Vehicle Reconstruction Using a Multi-Task CNN

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.10681v1
• Date: Sun, 21 Feb 2021 20:45:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-23 14:57:16.114417
• Title: Probabilistic Vehicle Reconstruction Using a Multi-Task CNN
• Title（参考訳）: マルチタスクCNNを用いた確率的車両再構成
• Authors: Max Coenen and Franz Rottensteiner
• Abstract要約: ステレオ画像からの形状認識型3D車両再構成のための確率論的アプローチを提案する。 具体的には、車両の向きと車両のキーポイントとワイヤフレームエッジの両方の確率分布を出力するCNNを訓練する。 本手法が最先端の結果を達成し、挑戦的なKITTIベンチマークで評価することを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The retrieval of the 3D pose and shape of objects from images is an ill-posed problem. A common way to object reconstruction is to match entities such as keypoints, edges, or contours of a deformable 3D model, used as shape prior, to their corresponding entities inferred from the image. However, such approaches are highly sensitive to model initialisation, imprecise keypoint localisations and/or illumination conditions. In this paper, we present a probabilistic approach for shape-aware 3D vehicle reconstruction from stereo images that leverages the outputs of a novel multi-task CNN. Specifically, we train a CNN that outputs probability distributions for the vehicle's orientation and for both, vehicle keypoints and wireframe edges. Together with 3D stereo information we integrate the predicted distributions into a common probabilistic framework. We believe that the CNN-based detection of wireframe edges reduces the sensitivity to illumination conditions and object contrast and that using the raw probability maps instead of inferring keypoint positions reduces the sensitivity to keypoint localisation errors. We show that our method achieves state-of-the-art results, evaluating our method on the challenging KITTI benchmark and on our own new 'Stereo-Vehicle' dataset.
• Abstract（参考訳）: 画像からの3次元ポーズと物体の形状の検索は不適切な問題である。 オブジェクト再構成の一般的な方法は、変形可能な3Dモデルのキーポイント、エッジ、輪郭などのエンティティを、画像から推測される対応するエンティティにマッチさせることである。 しかし、そのようなアプローチはモデルの初期化やキーポイントの局所化や照明条件に非常に敏感である。 本稿では,新しいマルチタスクCNNの出力を利用するステレオ画像から形状認識型3D車両を復元する確率論的手法を提案する。 具体的には、車両の向きと車両のキーポイントとワイヤフレームエッジの両方の確率分布を出力するCNNを訓練する。 3次元ステレオ情報と共に予測分布を共通の確率的枠組みに統合する。 CNNによるワイヤフレームエッジの検出は、照明条件やオブジェクトコントラストに対する感度を低下させ、キーポイント位置を推定する代わりに生の確率マップを使用することで、キーポイント位置決め誤差に対する感度を低下させると考えている。 提案手法は,KITTIベンチマークと新たな"Stereo-Vehicle"データセットを用いて,提案手法の有効性を検証した。

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