論文の概要: Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.01100v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 16:08:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-04 22:22:46.111819
• Title: Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: モノクロ3次元物体検出のためのカテゴリー深度分布ネットワーク
• Authors: Cody Reading, Ali Harakeh, Julia Chae, and Steven L. Waslander (University of Toronto)
• Abstract要約: モノラル3D検出の重要な課題は、物体の深度を正確に予測することです。 多くの手法は3次元検出を支援するために直接深度を推定しようとするが、深度不正確な結果、限られた性能を示す。 Categorical Depth Distribution Network (CADDN) を提案し、3次元空間の適切な深さ間隔にリッチなコンテキスト特徴情報を投影する。 提案手法をkitti 3d object detection benchmarkで検証し, 単項法のうち1位にランク付けした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.0405916639906785
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection is a key problem for autonomous vehicles, as it provides a solution with simple configuration compared to typical multi-sensor systems. The main challenge in monocular 3D detection lies in accurately predicting object depth, which must be inferred from object and scene cues due to the lack of direct range measurement. Many methods attempt to directly estimate depth to assist in 3D detection, but show limited performance as a result of depth inaccuracy. Our proposed solution, Categorical Depth Distribution Network (CaDDN), uses a predicted categorical depth distribution for each pixel to project rich contextual feature information to the appropriate depth interval in 3D space. We then use the computationally efficient bird's-eye-view projection and single-stage detector to produce the final output bounding boxes. We design CaDDN as a fully differentiable end-to-end approach for joint depth estimation and object detection. We validate our approach on the KITTI 3D object detection benchmark, where we rank 1st among published monocular methods. We also provide the first monocular 3D detection results on the newly released Waymo Open Dataset. The source code for CaDDN will be made publicly available before publication.
• Abstract（参考訳）: 単眼3D物体検出は、一般的なマルチセンサーシステムと比較してシンプルな構成のソリューションを提供するため、自動運転車にとって重要な問題です。 単眼的3次元検出の主な課題は、物体の深さを正確に予測することであり、それは直接距離測定の欠如のために物体とシーンの手がかりから推測されなければならない。 多くの手法は3次元検出を支援するために直接深度を推定しようとするが、深度不正確な結果、限られた性能を示す。 提案手法であるCategorical Depth Distribution Network (CaDDN) は,各画素に予測されたカテゴリの深さ分布を用いて,3次元空間の適切な深さ間隔にリッチなコンテキスト特徴情報を投影する。 次に、計算効率の良いバードズ・アイ・ビュー投影と単段検出器を用いて最終的な出力バウンディングボックスを生成する。 結合深さ推定と物体検出のための完全微分可能なエンドツーエンドアプローチとしてCaDDNを設計する。 提案手法をkitti 3d object detection benchmarkで検証し, 単項法のうち1位にランク付けした。 また、新しくリリースされたWaymo Open Datasetで最初のモノラル3D検出結果も提供します。 CaDDNのソースコードは公開前に公開される予定だ。

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