Fugu-MT 論文翻訳(概要): Joint stereo 3D object detection and implicit surface reconstruction

論文の概要: Joint stereo 3D object detection and implicit surface reconstruction

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2111.12924v1
Date: Thu, 25 Nov 2021 05:52:30 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-12-04 22:10:15.412589
Title: Joint stereo 3D object detection and implicit surface reconstruction
Title（参考訳）: ステレオ3次元物体検出と暗黙的表面再構成
Authors: Shichao Li and Kwang-Ting Cheng
Abstract要約: 本稿では,カテゴリーレベルの3次元オブジェクト検出と暗黙的形状推定のための,野生におけるステレオRGB画像のペアに基づく学習ベースフレームワークを提案する。従来のステレオ3Dオブジェクト検出アプローチでは、検出された物体は3D境界ボックスのみで、その全表面形状を推測することはできない。そこで本研究では,S-3D-RCNNの高精度なローカライゼーションと,完全かつ解像度に依存しない形状記述が可能なモデルを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 29.428001314574566
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present the first learning-based framework for category-level 3D object detection and implicit shape estimation based on a pair of stereo RGB images in the wild. Traditional stereo 3D object detection approaches describe the detected objects only with 3D bounding boxes and cannot infer their full surface geometry, which makes creating a realistic outdoor immersive experience difficult. In contrast, we propose a new model S-3D-RCNN that can perform precise localization as well as provide a complete and resolution-agnostic shape description for the detected objects. We first decouple the estimation of object coordinate systems from shape reconstruction using a global-local framework. We then propose a new instance-level network that addresses the unseen surface hallucination problem by extracting point-based representations from stereo region-of-interests, and infers implicit shape codes with predicted complete surface geometry. Extensive experiments validate our approach's superior performance using existing and new metrics on the KITTI benchmark. Code and pre-trained models will be available at this https URL.
Abstract（参考訳）: 本稿では,野生のステレオrgb画像に基づくカテゴリーレベルの3次元物体検出と暗黙的形状推定のための最初の学習ベースフレームワークを提案する。従来のステレオ3Dオブジェクト検出手法では、検出された物体を3D境界ボックスでのみ記述し、その全表面形状を推測できないため、現実的な屋外没入体験を作るのが困難である。対照的に,検出対象に対する完全かつ解像度に依存しない形状記述を提供するとともに,高精度なローカライズが可能な新しいモデルS-3D-RCNNを提案する。まず、グローバルな局所的なフレームワークを用いて、形状再構成からオブジェクト座標系の推定を分離する。次に,ステレオ領域からポイントベース表現を抽出し,予測された完全表面形状を持つ暗黙的形状符号を推定することにより,未知表面幻覚問題に対処する新しいインスタンスレベルネットワークを提案する。 kittiベンチマークで既存のメトリクスと新しいメトリクスを使用して、我々のアプローチの優れたパフォーマンスを検証する広範な実験。コードと事前トレーニングされたモデルは、このhttps URLで利用できる。

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