論文の概要: High-level camera-LiDAR fusion for 3D object detection with machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.11060v1
• Date: Mon, 24 May 2021 01:57:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-25 15:22:49.779334
• Title: High-level camera-LiDAR fusion for 3D object detection with machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習による3次元物体検出のための高レベルカメラ-LiDAR融合
• Authors: Gustavo A. Salazar-Gomez, Miguel A. Saavedra-Ruiz, Victor A. Romero-Cano
• Abstract要約: 本稿では,自律運転などの応用において重要な3次元物体検出問題に取り組む。 モノクロカメラとLiDARデータを組み合わせた機械学習パイプラインを使用して、動くプラットフォームの周囲の3D空間内の車両を検出する。 本結果は,検証セットに対して効率よく精度の高い推定を行い,全体の精度は87.1%となった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper tackles the 3D object detection problem, which is of vital importance for applications such as autonomous driving. Our framework uses a Machine Learning (ML) pipeline on a combination of monocular camera and LiDAR data to detect vehicles in the surrounding 3D space of a moving platform. It uses frustum region proposals generated by State-Of-The-Art (SOTA) 2D object detectors to segment LiDAR point clouds into point clusters which represent potentially individual objects. We evaluate the performance of classical ML algorithms as part of an holistic pipeline for estimating the parameters of 3D bounding boxes which surround the vehicles around the moving platform. Our results demonstrate an efficient and accurate inference on a validation set, achieving an overall accuracy of 87.1%.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自動運転などの応用において重要な3次元物体検出問題に取り組む。 我々のフレームワークは、モノクロカメラとLiDARデータを組み合わせた機械学習(ML)パイプラインを使用して、動くプラットフォームの周囲の3D空間における車両を検出する。 State-Of-The-Art (SOTA) 2Dオブジェクト検出器によって生成されたフラストレーション領域の提案を使用して、LiDAR点雲を潜在的に個々のオブジェクトを表すポイントクラスタに分割する。 移動プラットフォーム周囲の車両を囲む3次元境界ボックスのパラメータを推定するための全体的パイプラインの一部として,古典的MLアルゴリズムの性能を評価する。 その結果、検証セットの効率良く正確な推定が可能となり、全体の精度は87.1%となった。

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