論文の概要: M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.13164v1
• Date: Wed, 24 Mar 2021 13:09:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-25 13:57:15.046636
• Title: M3DSSD: Monocular 3D Single Stage Object Detector
• Title（参考訳）: m3dssd:単眼3d単段物体検出器
• Authors: Shujie Luo, Hang Dai, Ling Shao, Yong Ding
• Abstract要約: 特徴アライメントと非対称非局所的注意を有するモノクロ3次元単段物体検出器(M3DSSD)を提案する。 提案したM3DSSDは,KITTIデータセット上のモノラルな3Dオブジェクト検出手法よりも大幅に性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.25793227026443
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we propose a Monocular 3D Single Stage object Detector (M3DSSD) with feature alignment and asymmetric non-local attention. Current anchor-based monocular 3D object detection methods suffer from feature mismatching. To overcome this, we propose a two-step feature alignment approach. In the first step, the shape alignment is performed to enable the receptive field of the feature map to focus on the pre-defined anchors with high confidence scores. In the second step, the center alignment is used to align the features at 2D/3D centers. Further, it is often difficult to learn global information and capture long-range relationships, which are important for the depth prediction of objects. Therefore, we propose a novel asymmetric non-local attention block with multi-scale sampling to extract depth-wise features. The proposed M3DSSD achieves significantly better performance than the monocular 3D object detection methods on the KITTI dataset, in both 3D object detection and bird's eye view tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,特徴アライメントと非対称非局所的注意を有する単分子3次元単段物体検出器(M3DSSD)を提案する。 現状のアンカー型モノクロ3次元物体検出法は, 特徴ミスマッチに悩まされている。 これを解決するために,2段階の機能アライメント手法を提案する。 第1ステップでは、形状アライメントを行い、高信頼度で予め定義されたアンカーに特徴マップの受容場を集中させることができる。 第2のステップでは、センターアライメントを使用して、2D/3Dセンターで機能をアライメントする。 さらに、オブジェクトの深度予測において重要な、グローバルな情報を学び、長距離関係を捉えることはしばしば困難である。 そこで本研究では,多スケールサンプリングによる非対称非局所アテンションブロックを提案する。 提案したM3DSSDは,KITTIデータセット上の単眼の3Dオブジェクト検出手法よりも,鳥の目視と3Dオブジェクト検出の両方において,はるかに優れた性能を実現する。

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