論文の概要: AutoShape: Real-Time Shape-Aware Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.11127v1
• Date: Wed, 25 Aug 2021 08:50:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-08-26 12:59:47.976313
• Title: AutoShape: Real-Time Shape-Aware Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: AutoShape:リアルタイム形状認識モノクロ3Dオブジェクト検出
• Authors: Zongdai Liu, Dingfu Zhou, Feixiang Lu, Jin Fang and Liangjun Zhang
• Abstract要約: 形状認識型2D/3D制約を3D検出フレームワークに組み込む手法を提案する。 具体的には、ディープニューラルネットワークを用いて、2次元画像領域の区別された2Dキーポイントを学習する。 2D/3Dキーポイントの基礎的真理を生成するために、自動的なモデル適合手法が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.244852122106634
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Existing deep learning-based approaches for monocular 3D object detection in autonomous driving often model the object as a rotated 3D cuboid while the object's geometric shape has been ignored. In this work, we propose an approach for incorporating the shape-aware 2D/3D constraints into the 3D detection framework. Specifically, we employ the deep neural network to learn distinguished 2D keypoints in the 2D image domain and regress their corresponding 3D coordinates in the local 3D object coordinate first. Then the 2D/3D geometric constraints are built by these correspondences for each object to boost the detection performance. For generating the ground truth of 2D/3D keypoints, an automatic model-fitting approach has been proposed by fitting the deformed 3D object model and the object mask in the 2D image. The proposed framework has been verified on the public KITTI dataset and the experimental results demonstrate that by using additional geometrical constraints the detection performance has been significantly improved as compared to the baseline method. More importantly, the proposed framework achieves state-of-the-art performance with real time. Data and code will be available at https://github.com/zongdai/AutoShape
• Abstract（参考訳）: 既存のディープラーニングに基づく自律運転におけるモノクロ3d物体検出手法では、物体の幾何学的形状が無視されているにもかかわらず、物体を回転3d立方体としてモデル化することが多い。 本研究では,形状認識型2D/3D制約を3D検出フレームワークに組み込む手法を提案する。 具体的には、ディープニューラルネットワークを用いて、2D画像領域の区別された2Dキーポイントを学習し、その対応する3D座標をまず局所的な3Dオブジェクト座標に回帰する。 次に、各オブジェクトの対応によって2D/3D幾何学的制約を構築し、検出性能を高める。 2D/3Dキーポイントの基底真実を生成するために,変形した3Dオブジェクトモデルとオブジェクトマスクを2D画像に組み込むことにより,自動的なモデル適合手法を提案する。 提案手法はパブリックなKITTIデータセット上で検証され, 追加の幾何学的制約を用いることで, 検出性能がベースライン法と比較して有意に向上したことを示す。 さらに重要なのは,提案フレームワークがリアルタイムに最先端のパフォーマンスを実現することだ。 データとコードはhttps://github.com/zongdai/AutoShapeで入手できる。

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