Fugu-MT 論文翻訳(概要): Exploring 2D Data Augmentation for 3D Monocular Object Detection

論文の概要: Exploring 2D Data Augmentation for 3D Monocular Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10786v1
Date: Wed, 21 Apr 2021 22:43:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-04-23 13:46:11.014129
Title: Exploring 2D Data Augmentation for 3D Monocular Object Detection
Title（参考訳）: 3次元物体検出のための2次元データ拡張の検討
Authors: Sugirtha T, Sridevi M, Khailash Santhakumar, B Ravi Kiran, Thomas Gauthier and Senthil Yogamani
Abstract要約: 多くの標準的な2Dオブジェクト検出データ拡張技術は3Dボックスに拡張されない。本研究では, 新規な視点合成を必要とせず, 単眼3次元検出のための2つの新しい増強法を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2936007114555107
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Data augmentation is a key component of CNN based image recognition tasks like object detection. However, it is relatively less explored for 3D object detection. Many standard 2D object detection data augmentation techniques do not extend to 3D box. Extension of these data augmentations for 3D object detection requires adaptation of the 3D geometry of the input scene and synthesis of new viewpoints. This requires accurate depth information of the scene which may not be always available. In this paper, we evaluate existing 2D data augmentations and propose two novel augmentations for monocular 3D detection without a requirement for novel view synthesis. We evaluate these augmentations on the RTM3D detection model firstly due to the shorter training times . We obtain a consistent improvement by 4% in the 3D AP (@IoU=0.7) for cars, ~1.8% scores 3D AP (@IoU=0.25) for pedestrians & cyclists, over the baseline on KITTI car detection dataset. We also demonstrate a rigorous evaluation of the mAP scores by re-weighting them to take into account the class imbalance in the KITTI validation dataset.
Abstract（参考訳）: データ拡張は、オブジェクト検出のようなCNNベースの画像認識タスクの重要なコンポーネントである。しかし,3次元物体検出では比較的少ない。多くの標準的な2Dオブジェクト検出データ拡張技術は3Dボックスに拡張されない。 3次元物体検出のためのこれらのデータ拡張の拡張は、入力シーンの3次元形状の適応と新しい視点の合成を必要とする。これは、常に利用できないシーンの正確な深度情報を必要とする。本稿では,既存の2次元データ拡張の評価を行い,新しいビュー合成を必要とせず,単眼3次元検出のための2つの新しい拡張法を提案する。まず,rtm3d検出モデルの強化について,学習時間の短縮から評価する。自動車の3D AP(IoU=0.7)では、KITTI車検出データセットのベースラインよりも、歩行者とサイクリストの3D AP(IoU=0.25)が1.8%向上した。また,KITTI検証データセットのクラス不均衡を考慮した重み付けにより,mAPスコアの厳密な評価を行う。

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