論文の概要: FGR: Frustum-Aware Geometric Reasoning for Weakly Supervised 3D Vehicle Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.07647v1
• Date: Mon, 17 May 2021 07:29:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-05-18 14:44:15.458997
• Title: FGR: Frustum-Aware Geometric Reasoning for Weakly Supervised 3D Vehicle Detection
• Title（参考訳）: fgr:frustum-aware geometric reasoning for weakly supervised 3d vehicle detection
• Authors: Yi Wei, Shang Su, Jiwen Lu, Jie Zhou
• Abstract要約: 3Dアノテーションを使わずに点雲中の車両を検出するためのフラストラム対応幾何推論(FGR)を提案する。 本手法は粗い3次元セグメンテーションと3次元バウンディングボックス推定の2段階からなる。 2Dバウンディングボックスとスパースポイントクラウドだけで、3D空間内のオブジェクトを正確に検出できます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.79171905308827
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper, we investigate the problem of weakly supervised 3D vehicle detection. Conventional methods for 3D object detection need vast amounts of manually labelled 3D data as supervision signals. However, annotating large datasets requires huge human efforts, especially for 3D area. To tackle this problem, we propose frustum-aware geometric reasoning (FGR) to detect vehicles in point clouds without any 3D annotations. Our method consists of two stages: coarse 3D segmentation and 3D bounding box estimation. For the first stage, a context-aware adaptive region growing algorithm is designed to segment objects based on 2D bounding boxes. Leveraging predicted segmentation masks, we develop an anti-noise approach to estimate 3D bounding boxes in the second stage. Finally 3D pseudo labels generated by our method are utilized to train a 3D detector. Independent of any 3D groundtruth, FGR reaches comparable performance with fully supervised methods on the KITTI dataset. The findings indicate that it is able to accurately detect objects in 3D space with only 2D bounding boxes and sparse point clouds.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,弱い教師付き3次元車両検出の問題について検討する。 従来の3Dオブジェクト検出手法では、大量の手動で3Dデータを監視信号としてラベル付けする必要がある。 しかし、大規模なデータセットをアノテートするには、特に3d領域において、膨大な人的努力が必要となる。 この問題に対処するために,3次元アノテーションを使わずに点雲内の車両を検出するフラストラム対応幾何推論(FGR)を提案する。 本手法は粗い3次元セグメンテーションと3次元バウンディングボックス推定の2段階からなる。 最初の段階では、2dバウンディングボックスに基づいてオブジェクトをセグメンテーションするようにコンテキスト認識適応領域成長アルゴリズムが設計されている。 予測セグメンテーションマスクを活用することで,第2段階で3次元境界ボックスを推定するアンチノイズ手法を開発した。 最後に,本手法により生成された3次元擬似ラベルを用いて3次元検出器を訓練する。 任意の3D基盤構造とは独立して、FGRはKITTIデータセット上で完全に教師付きメソッドで同等のパフォーマンスに達する。 その結果,2次元境界ボックスとスパース点雲だけで3次元空間内の物体を正確に検出できることが示唆された。

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