論文の概要: The Devil is in the Task: Exploiting Reciprocal Appearance-Localization Features for Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.14023v1
• Date: Tue, 28 Dec 2021 07:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-30 15:26:10.848660
• Title: The Devil is in the Task: Exploiting Reciprocal Appearance-Localization Features for Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: Devil is the Task: Exploiting Reciprocal Outearance-Localization Features for Monocular 3D Object Detection
• Authors: Zhikang Zou, Xiaoqing Ye, Liang Du, Xianhui Cheng, Xiao Tan, Li Zhang, Jianfeng Feng, Xiangyang Xue, Errui Ding
• Abstract要約: 低コストのモノクル3D物体検出は、自律運転において基本的な役割を果たす。 DFR-Netという動的特徴反射ネットワークを導入する。 我々は、KITTIテストセットの全ての単分子3D物体検出器の中で、第1位にランク付けする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 62.1185839286255
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low-cost monocular 3D object detection plays a fundamental role in autonomous driving, whereas its accuracy is still far from satisfactory. In this paper, we dig into the 3D object detection task and reformulate it as the sub-tasks of object localization and appearance perception, which benefits to a deep excavation of reciprocal information underlying the entire task. We introduce a Dynamic Feature Reflecting Network, named DFR-Net, which contains two novel standalone modules: (i) the Appearance-Localization Feature Reflecting module (ALFR) that first separates taskspecific features and then self-mutually reflects the reciprocal features; (ii) the Dynamic Intra-Trading module (DIT) that adaptively realigns the training processes of various sub-tasks via a self-learning manner. Extensive experiments on the challenging KITTI dataset demonstrate the effectiveness and generalization of DFR-Net. We rank 1st among all the monocular 3D object detectors in the KITTI test set (till March 16th, 2021). The proposed method is also easy to be plug-and-play in many cutting-edge 3D detection frameworks at negligible cost to boost performance. The code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 低コストのモノクル3D物体検出は、自動運転において基本的な役割を果たすが、精度はまだ十分ではない。 本稿では,3次元物体検出タスクを探索し,物体の局所化と出現知覚のサブタスクとして再構成し,タスク全体の基盤となる相互情報の深い発掘に有用であることを示す。 我々はdfr-netという,2つの新しいスタンドアロンモジュールを含む動的機能反射ネットワークを紹介する。 (i)最初にタスク固有の特徴を分離し、その後相互の特徴を自己ミューチュアルに反映する外観ローカライズ特徴反映モジュール(ALFR) (II) 動的イントラトレーディングモジュール (DIT) は, 様々なサブタスクの学習過程を自己学習方式で適応的に実現する。 挑戦的なKITTIデータセットに関する大規模な実験は、DFR-Netの有効性と一般化を実証している。 キティテストセット(2021年3月16日現在)におけるモノキュラー3d物体検出器の上位1位である。 提案手法は,多くの最先端の3D検出フレームワークにおいて,性能向上に要しないコストでプラグアンドプレイも容易である。 コードは公開される予定だ。

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