論文の概要: GrooMeD-NMS: Grouped Mathematically Differentiable NMS for Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.17202v1
• Date: Wed, 31 Mar 2021 16:29:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-01 14:44:35.778975
• Title: GrooMeD-NMS: Grouped Mathematically Differentiable NMS for Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: GrooMeD-NMS: 1次元物体検出のためのグループ化数学的微分可能なNMS
• Authors: Abhinav Kumar, Garrick Brazil and Xiaoming Liu
• Abstract要約: GrooMeD-NMS - 単分子3D物体検出のための新しいグループ数学的微分可能なNMS - を提示し、統合する。 GrooMeD-NMSはトレーニングパイプラインと推論パイプラインのミスマッチに対処する。 KITTIベンチマークデータセット上で、最先端のモノクル3Dオブジェクト検出結果を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.313894069303718
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Modern 3D object detectors have immensely benefited from the end-to-end learning idea. However, most of them use a post-processing algorithm called Non-Maximal Suppression (NMS) only during inference. While there were attempts to include NMS in the training pipeline for tasks such as 2D object detection, they have been less widely adopted due to a non-mathematical expression of the NMS. In this paper, we present and integrate GrooMeD-NMS -- a novel Grouped Mathematically Differentiable NMS for monocular 3D object detection, such that the network is trained end-to-end with a loss on the boxes after NMS. We first formulate NMS as a matrix operation and then group and mask the boxes in an unsupervised manner to obtain a simple closed-form expression of the NMS. GrooMeD-NMS addresses the mismatch between training and inference pipelines and, therefore, forces the network to select the best 3D box in a differentiable manner. As a result, GrooMeD-NMS achieves state-of-the-art monocular 3D object detection results on the KITTI benchmark dataset performing comparably to monocular video-based methods. Code and models at https://github.com/abhi1kumar/groomed_nms
• Abstract（参考訳）: 現代の3Dオブジェクト検出器は、エンドツーエンドの学習のアイデアから大いに恩恵を受けている。 しかし、ほとんどの場合、推論時にのみNMS(Non-Maximal Suppression)と呼ばれる後処理アルゴリズムを使用する。 2Dオブジェクト検出などのタスクのためのトレーニングパイプラインにNMSを組み込もうとする試みはあったが、NMSの非数学的表現のため、広く採用されていない。 本稿では,ネットワークをエンドツーエンドに訓練し,nms後にボックスに損失を与えるような,単眼的3次元物体検出のための,数学的に微分可能な新しいnsmであるgraceed-nmsを提示・統合する。 まず NMS を行列演算として定式化し、次にボックスを教師なしでグループ化してマスクして NMS の単純な閉形式表現を得る。 GrooMeD-NMSはトレーニングと推論パイプラインのミスマッチに対処するため、ネットワークに最適な3Dボックスを異なる方法で選択させる。 結果として、GrooMeD-NMSは、モノキュラービデオベース手法に適合して動作するKITTIベンチマークデータセット上で、最先端のモノキュラー3Dオブジェクト検出結果を達成する。 https://github.com/abhi1kumar/groomed_nmsのコードとモデル

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