論文の概要: Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.06417v1
• Date: Fri, 13 Aug 2021 22:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-17 15:16:55.980946
• Title: Is Pseudo-Lidar needed for Monocular 3D Object detection?
• Title（参考訳）: Pseudo-Lidarはモノクロ3次元物体検出に必要か?
• Authors: Dennis Park, Rares Ambrus, Vitor Guizilini, Jie Li, Adrien Gaidon
• Abstract要約: 我々は,擬似ライダー法のような深度事前学習の恩恵を受けることができるエンド・ツー・エンドの単分子3次元物体検出器DD3Dを提案する。 我々のアーキテクチャは、深度推定と3次元検出の効果的な情報伝達のために設計されており、ラベルなし事前学習データの量でスケールすることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.772699246216774
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent progress in 3D object detection from single images leverages monocular depth estimation as a way to produce 3D pointclouds, turning cameras into pseudo-lidar sensors. These two-stage detectors improve with the accuracy of the intermediate depth estimation network, which can itself be improved without manual labels via large-scale self-supervised learning. However, they tend to suffer from overfitting more than end-to-end methods, are more complex, and the gap with similar lidar-based detectors remains significant. In this work, we propose an end-to-end, single stage, monocular 3D object detector, DD3D, that can benefit from depth pre-training like pseudo-lidar methods, but without their limitations. Our architecture is designed for effective information transfer between depth estimation and 3D detection, allowing us to scale with the amount of unlabeled pre-training data. Our method achieves state-of-the-art results on two challenging benchmarks, with 16.34% and 9.28% AP for Cars and Pedestrians (respectively) on the KITTI-3D benchmark, and 41.5% mAP on NuScenes.
• Abstract（参考訳）: 単一画像からの3d物体検出の最近の進歩は、モノキュラー深度推定を3dポイントクラウドを生成する手段として活用し、カメラを擬似ライダーセンサーに変える。 これらの2段階検出器は、中間深度推定ネットワークの精度が向上し、大規模な自己教師付き学習によって手動ラベルなしでも改善できる。 しかし、それらはエンド・ツー・エンドの方法以上の過剰なフィッティングに苦しむ傾向にあり、より複雑であり、類似のlidarベースの検出器とのギャップは依然として大きい。 本研究では,エンドツーエンドの単眼型3d物体検出装置dd3dを提案し,擬似ライダー法のような奥行き事前学習の利点を享受するが,その限界はない。 我々のアーキテクチャは、深度推定と3次元検出の効果的な情報伝達のために設計されており、ラベルなし事前学習データの量でスケールすることができる。 提案手法は,kitti-3dベンチマークでは16.34%,歩行者では9.28%,裸では41.5%という,難易度の高い2つのベンチマークで最新の結果を得た。

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