Fugu-MT 論文翻訳(概要): Pseudo-LiDAR Based Road Detection

論文の概要: Pseudo-LiDAR Based Road Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2107.13279v1
Date: Wed, 28 Jul 2021 11:21:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-07-29 19:00:57.528638
Title: Pseudo-LiDAR Based Road Detection
Title（参考訳）: 擬似LiDARによる道路検出
Authors: Libo Sun, Haokui Zhang and Wei Yin
Abstract要約: 推論時にのみRGBが入力となる新しい道路検出手法を提案する。深度推定を用いた擬似LiDARを利用して,RGBと学習深度情報を融合した特徴融合ネットワークを提案する。提案手法は, KITTI と R2D の2つのベンチマークにおいて,最先端性能を実現する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.9106199000537645
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Road detection is a critically important task for self-driving cars. By employing LiDAR data, recent works have significantly improved the accuracy of road detection. Relying on LiDAR sensors limits the wide application of those methods when only cameras are available. In this paper, we propose a novel road detection approach with RGB being the only input during inference. Specifically, we exploit pseudo-LiDAR using depth estimation, and propose a feature fusion network where RGB and learned depth information are fused for improved road detection. To further optimize the network structure and improve the efficiency of the network. we search for the network structure of the feature fusion module using NAS techniques. Finally, be aware of that generating pseudo-LiDAR from RGB via depth estimation introduces extra computational costs and relies on depth estimation networks, we design a modality distillation strategy and leverage it to further free our network from these extra computational cost and dependencies during inference. The proposed method achieves state-of-the-art performance on two challenging benchmarks, KITTI and R2D.
Abstract（参考訳）: 道路検出は自動運転車にとって極めて重要な課題である。 LiDARデータを利用することで,道路検出の精度を大幅に向上した。 LiDARセンサーによるリライジングは、カメラのみが利用できる場合に、これらの手法の幅広い適用を制限する。本稿では,RGBが推論中唯一の入力となる道路検出手法を提案する。具体的には,深度推定を用いた擬似LiDARを利用して,RGBと学習深度情報を融合した特徴融合ネットワークを提案する。ネットワーク構造をさらに最適化し、ネットワークの効率を向上させる。我々はNAS技術を用いて特徴融合モジュールのネットワーク構造を探索する。最後に,RGBから深度推定による擬似LiDARの生成には余分な計算コストが伴い,深度推定ネットワークに依存することに留意する。提案手法は, KITTI と R2D の2つのベンチマークにおいて,最先端性能を実現する。

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