論文の概要: FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.10956v1
• Date: Thu, 22 Apr 2021 09:35:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-23 14:04:04.603503
• Title: FCOS3D: Fully Convolutional One-Stage Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: fcos3d:完全畳み込み型単眼3次元物体検出
• Authors: Tai Wang, Xinge Zhu, Jiangmiao Pang, Dahua Lin
• Abstract要約: 一般的な2D検出器をこの3Dタスクで動作させることは簡単ではない。 本報告では,完全畳み込み型単段検出器を用いた手法を用いてこの問題を考察する。 私たちのソリューションは、NeurIPS 2020のnuScenes 3D検出チャレンジのすべてのビジョンのみの方法の中で1位を獲得します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.00922683083776
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection is an important task for autonomous driving considering its advantage of low cost. It is much more challenging compared to conventional 2D case due to its inherent ill-posed property, which is mainly reflected on the lack of depth information. Recent progress on 2D detection offers opportunities to better solving this problem. However, it is non-trivial to make a general adapted 2D detector work in this 3D task. In this technical report, we study this problem with a practice built on fully convolutional single-stage detector and propose a general framework FCOS3D. Specifically, we first transform the commonly defined 7-DoF 3D targets to image domain and decouple it as 2D and 3D attributes. Then the objects are distributed to different feature levels with the consideration of their 2D scales and assigned only according to the projected 3D-center for training procedure. Furthermore, the center-ness is redefined with a 2D Guassian distribution based on the 3D-center to fit the 3D target formulation. All of these make this framework simple yet effective, getting rid of any 2D detection or 2D-3D correspondence priors. Our solution achieves 1st place out of all the vision-only methods in the nuScenes 3D detection challenge of NeurIPS 2020. Code and models are released at https://github.com/open-mmlab/mmdetection3d.
• Abstract（参考訳）: 単眼3次元物体検出は、低コストの利点を考慮した自動運転において重要な課題である。 深度情報の欠如を主な要因として, 従来の2Dケースと比較して, より困難である。 2D検出の最近の進歩は、この問題をよりよく解決する機会を提供する。 しかし、この3Dタスクで一般的な2D検出器を動作させることは自明ではない。 本稿では, この問題を, 完全畳み込み型単段検出器を用いた手法を用いて検討し, 汎用フレームワークFCOS3Dを提案する。 具体的には、一般的に定義された7-DoF 3Dターゲットを画像領域に変換し、2Dおよび3D属性として分離する。 対象物は2次元のスケールを考慮して異なる特徴レベルに分散され、トレーニング手順として投影された3D中心にのみ割り当てられる。 さらに、中心性は3D中心に基づく2次元グアシアン分布で再定義され、3D目標の定式化に適合する。 これらすべてが、このフレームワークをシンプルで効果的にし、2D検出や2D-3D対応を排除します。 われわれのソリューションは、NeurIPS 2020のnuScenes 3D検出チャレンジにおける視覚のみの手法のうち、第1位を達成している。 コードとモデルはhttps://github.com/open-mmlab/mmdetection3dでリリースされている。

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