論文の概要: SIDE: Center-based Stereo 3D Detector with Structure-aware Instance Depth Estimation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.09663v1
• Date: Sun, 22 Aug 2021 08:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-25 04:06:18.918342
• Title: SIDE: Center-based Stereo 3D Detector with Structure-aware Instance Depth Estimation
• Title（参考訳）: 側面:構造対応インスタンス深度推定を用いたセンタベースステレオ3d検出器
• Authors: Xidong Peng, Xinge Zhu, Tai Wang, and Yuexin Ma
• Abstract要約: 構造認識型立体3D検出器(SIDE)と呼ばれる立体像に基づくアンカーフリー3D検出法を提案する。 各オブジェクトのRoIからコストボリュームを構築することで,インスタンスレベルの深度情報を探索する。 本手法は, 深度マップ管理のない既存手法と比較して, 最先端の性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.169586369931803
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D detection plays an indispensable role in environment perception. Due to the high cost of commonly used LiDAR sensor, stereo vision based 3D detection, as an economical yet effective setting, attracts more attention recently. For these approaches based on 2D images, accurate depth information is the key to achieve 3D detection, and most existing methods resort to a preliminary stage for depth estimation. They mainly focus on the global depth and neglect the property of depth information in this specific task, namely, sparsity and locality, where exactly accurate depth is only needed for these 3D bounding boxes. Motivated by this finding, we propose a stereo-image based anchor-free 3D detection method, called structure-aware stereo 3D detector (termed as SIDE), where we explore the instance-level depth information via constructing the cost volume from RoIs of each object. Due to the information sparsity of local cost volume, we further introduce match reweighting and structure-aware attention, to make the depth information more concentrated. Experiments conducted on the KITTI dataset show that our method achieves the state-of-the-art performance compared to existing methods without depth map supervision.
• Abstract（参考訳）: 3D検出は環境認識において不可欠である。 一般的に使用されるLiDARセンサーのコストが高いため、ステレオビジョンに基づく3D検出は経済的に効果的だが、近年は注目を集めている。 2次元画像に基づくこれらのアプローチでは、正確な深度情報が3次元検出の鍵となり、既存の手法のほとんどは、深度推定の予備段階に頼っている。 それらは主にグローバルな深度に焦点を合わせ、この特定のタスク、すなわち空間と局所性における深度情報の性質を無視する。 そこで本研究では, ステレオ画像を用いた立体画像によるアンカーフリー3D検出手法を提案し, 各オブジェクトのRoIsからコストボリュームを構成することで, インスタンスレベルの深度情報を探索する。 局所的なコスト量の情報のスパース性から,さらに,マッチングの重み付けと構造認識の注意を導入し,奥行き情報の集中化を図る。 KITTIデータセットで行った実験から,本手法は深度マップの監督のない既存手法と比較して最先端の性能を実現することが示された。

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