論文の概要: MonoRUn: Monocular 3D Object Detection by Reconstruction and Uncertainty Propagation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.12605v2
• Date: Wed, 24 Mar 2021 12:28:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 11:21:05.031705
• Title: MonoRUn: Monocular 3D Object Detection by Reconstruction and Uncertainty Propagation
• Title（参考訳）: MonoRUn: 再構成と不確実性伝播による単眼3次元物体検出
• Authors: Hansheng Chen, Yuyao Huang, Wei Tian, Zhong Gao, Lu Xiong
• Abstract要約: 我々は,高密度な対応や幾何学を自己教師型で学習する,新しい3次元オブジェクト検出フレームワークMonoRUnを提案する。 提案手法は,KITTIベンチマークの最先端手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.202461384355329
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Object localization in 3D space is a challenging aspect in monocular 3D object detection. Recent advances in 6DoF pose estimation have shown that predicting dense 2D-3D correspondence maps between image and object 3D model and then estimating object pose via Perspective-n-Point (PnP) algorithm can achieve remarkable localization accuracy. Yet these methods rely on training with ground truth of object geometry, which is difficult to acquire in real outdoor scenes. To address this issue, we propose MonoRUn, a novel detection framework that learns dense correspondences and geometry in a self-supervised manner, with simple 3D bounding box annotations. To regress the pixel-related 3D object coordinates, we employ a regional reconstruction network with uncertainty awareness. For self-supervised training, the predicted 3D coordinates are projected back to the image plane. A Robust KL loss is proposed to minimize the uncertainty-weighted reprojection error. During testing phase, we exploit the network uncertainty by propagating it through all downstream modules. More specifically, the uncertainty-driven PnP algorithm is leveraged to estimate object pose and its covariance. Extensive experiments demonstrate that our proposed approach outperforms current state-of-the-art methods on KITTI benchmark.
• Abstract（参考訳）: 3次元空間における物体の局在化は、単眼的3次元物体検出において難しい側面である。 6dofポーズ推定の最近の進歩は、画像と物体の3dモデル間の密接な2d-3d対応マップの予測と、遠近法(pnp)アルゴリズムによる物体ポーズの推定により、顕著な位置推定精度が得られることを示している。 しかし、これらの手法は、実際の屋外シーンでは取得が難しいオブジェクト幾何の基底的真理を用いたトレーニングに依存している。 この問題に対処するために,単純な3次元バウンディングボックスアノテーションを用いて,高密度対応と幾何を自己教師付きで学習する新しい検出フレームワークMonoRUnを提案する。 画素関連3Dオブジェクト座標の回帰には,不確実性を考慮した地域再構成ネットワークを用いる。 自己監督訓練では、予測された3D座標が画像平面に投影される。 不確実性重み付き再射誤差を最小限に抑えるためにロバストKL損失を提案する。 テストフェーズでは、ネットワークの不確実性を利用して、すべての下流モジュールを伝播する。 具体的には、不確実性駆動型PnPアルゴリズムを利用して、オブジェクトのポーズとその共分散を推定する。 広範な実験により,提案手法がkittiベンチマークの最先端手法を上回ることを実証した。

関連論文リスト

• GUPNet++: Geometry Uncertainty Propagation Network for Monocular 3D Object Detection [95.8940731298518]
  我々はGUPNet++(Geometry Uncertainty Propagation Network)を提案する。 トレーニング中の幾何射影の不確実性伝播関係をモデル化し、エンドツーエンドのモデル学習の安定性と効率を向上させる。 実験により,提案手法は画像ベースモノクロ3次元検出におけるSOTA性能を得るだけでなく,簡易なフレームワークで有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-24T08:45:15Z)
• Multi-view 3D Object Reconstruction and Uncertainty Modelling with Neural Shape Prior [9.716201630968433]
  セマンティックシーン理解には3次元オブジェクト再構成が重要である。 奥行き情報,閉塞音,ノイズの欠如により,単眼画像から詳細な3次元形状を復元することは困難である。 本研究では,3次元オブジェクトモデルの大規模データセットから物体形状分布を学習し,潜在空間にマッピングするニューラルオブジェクト表現を活用することで,この問題に対処する。 本稿では,その表現の一部として不確実性をモデル化し,個々の入力画像から直接不確実性コードを生成する不確実性認識エンコーダを定義する手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-17T03:25:13Z)
• Neural Correspondence Field for Object Pose Estimation [67.96767010122633]
  1枚のRGB画像から3次元モデルで剛体物体の6DoFポーズを推定する手法を提案する。 入力画像の画素で3次元オブジェクト座標を予測する古典的対応法とは異なり,提案手法はカメラフラストラムでサンプリングされた3次元クエリポイントで3次元オブジェクト座標を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-30T01:48:23Z)
• Progressive Coordinate Transforms for Monocular 3D Object Detection [52.00071336733109]
  本稿では,学習座標表現を容易にするために,PCT(Em Progressive Coordinate Transforms)と呼ばれる,新しい軽量なアプローチを提案する。 本稿では,学習座標表現を容易にするために,PCT(Em Progressive Coordinate Transforms)と呼ばれる,新しい軽量なアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-12T15:22:33Z)
• Learning Geometry-Guided Depth via Projective Modeling for Monocular 3D Object Detection [70.71934539556916]
  射影モデルを用いて幾何学誘導深度推定を学習し, モノクル3次元物体検出を推し進める。 具体的には,モノクロ3次元物体検出ネットワークにおける2次元および3次元深度予測の投影モデルを用いた原理的幾何式を考案した。 本手法は, 適度なテスト設定において, 余分なデータを2.80%も加えることなく, 最先端単分子法の検出性能を著しく向上させる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-29T12:30:39Z)
• MonoGRNet: A General Framework for Monocular 3D Object Detection [23.59839921644492]
  幾何学的推論によるモノクロ画像からのアモーダル3次元物体検出のためのMonoGRNetを提案する。 MonoGRNetは、モノラル3Dオブジェクト検出タスクを2Dオブジェクト検出、インスタンスレベルの深さ推定、投影された3Dセンター推定、ローカルコーナー回帰を含む4つのサブタスクに分解する。 KITTI、Cityscapes、MS COCOデータセットで実験が行われた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-18T10:07:52Z)
• Delving into Localization Errors for Monocular 3D Object Detection [85.77319416168362]
  単眼画像から3Dバウンディングボックスを推定することは、自動運転に不可欠な要素です。 本研究では, 各サブタスクがもたらす影響を定量化し, 局所化誤差を求めることが, モノクロ3次元検出の抑制に欠かせない要因である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-30T10:38:01Z)
• Monocular Differentiable Rendering for Self-Supervised 3D Object Detection [21.825158925459732]
  単分子画像からの3次元物体検出は、深さとスケールの射影的絡み合いにより不適切な問題である。 テクスチャ化された3次元形状の再構成と剛体物体のポーズ推定のための新しい自己教師手法を提案する。 本手法は,画像中の物体の3次元位置とメッシュを,異なるレンダリングと自己教師対象を用いて予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-30T09:21:43Z)
• Reinforced Axial Refinement Network for Monocular 3D Object Detection [160.34246529816085]
  モノクロ3次元物体検出は、2次元入力画像から物体の位置と特性を抽出することを目的としている。 従来のアプローチでは、空間から3D境界ボックスをサンプリングし、対象オブジェクトと各オブジェクトの関係を推定するが、有効サンプルの確率は3D空間で比較的小さい。 我々は,まず最初の予測から始めて,各ステップで1つの3dパラメータだけを変えて,基礎的真理に向けて徐々に洗練することを提案する。 これは、いくつかのステップの後に報酬を得るポリシーを設計する必要があるため、最適化するために強化学習を採用します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-31T17:10:48Z)
• Object-Aware Centroid Voting for Monocular 3D Object Detection [30.59728753059457]
  本研究では, 深度を学習することなく, 終端から終端までトレーニング可能な単分子3次元物体検出器を提案する。 領域的外見の注意と幾何学的射影分布の両面を考慮した,新しいオブジェクト認識型投票手法が導入された。 遅延融合と予測される3D方向と次元により、オブジェクトの3D境界ボックスは単一のRGB画像から検出できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-20T02:11:18Z)
• Monocular 3D Object Detection with Decoupled Structured Polygon Estimation and Height-Guided Depth Estimation [41.29145717658494]
  本稿では,検出問題を構造化ポリゴン予測タスクと深度回復タスクに分解する新しい統合フレームワークを提案する。 広く使われている3Dバウンディングボックスの提案と比較すると、3D検出のためのより良い表現であることが示されている。 KITTIベンチマークにおいて,本手法が最先端検出精度を実現するための実験を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T03:25:02Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。