論文の概要: 4D-Net for Learned Multi-Modal Alignment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.01066v1
• Date: Thu, 2 Sep 2021 16:35:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-03 13:52:18.864528
• Title: 4D-Net for Learned Multi-Modal Alignment
• Title（参考訳）: 学習型マルチモーダルアライメントのための4D-Net
• Authors: AJ Piergiovanni and Vincent Casser and Michael S. Ryoo and Anelia Angelova
• Abstract要約: 本稿では,3DポイントクラウドとRGBセンシング情報を利用した3Dオブジェクト検出手法である4D-Netを提案する。 様々な特徴表現や抽象化レベルにまたがる新しい接続学習を行い、また幾何学的制約を観察することで、4D情報を組み込むことができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 87.58354992455891
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present 4D-Net, a 3D object detection approach, which utilizes 3D Point Cloud and RGB sensing information, both in time. We are able to incorporate the 4D information by performing a novel dynamic connection learning across various feature representations and levels of abstraction, as well as by observing geometric constraints. Our approach outperforms the state-of-the-art and strong baselines on the Waymo Open Dataset. 4D-Net is better able to use motion cues and dense image information to detect distant objects more successfully.
• Abstract（参考訳）: 3DポイントクラウドとRGBセンシング情報を利用した3Dオブジェクト検出手法である4D-Netを提案する。 様々な特徴表現や抽象化レベルにまたがる新しい動的接続学習を行い、幾何学的制約を観察することで、4D情報を組み込むことができる。 我々のアプローチはWaymo Open Datasetの最先端と強力なベースラインを上回っています。 4d-netは、動きの手がかりと密度の高い画像情報を使って、遠くの物体をよりうまく検出できる。

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