論文の概要: MDS-Net: A Multi-scale Depth Stratification Based Monocular 3D Object Detection Algorithm

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.04341v1
• Date: Wed, 12 Jan 2022 07:11:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-13 14:56:28.732588
• Title: MDS-Net: A Multi-scale Depth Stratification Based Monocular 3D Object Detection Algorithm
• Title（参考訳）: MDS-Net:マルチスケール深度階層型モノクロ3次元物体検出アルゴリズム
• Authors: Zhouzhen Xie, Yuying Song, Jingxuan Wu, Zecheng Li, Chunyi Song, Zhiwei Xu
• Abstract要約: 本論文では,マルチスケール深度層構造に基づく1段モノクロ3次元物体検出アルゴリズムを提案する。 KITTIベンチマークの実験では、MDS-Netは既存のモノクル3D検出方法よりも3D検出やBEV検出タスクに優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.958840734249869
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection is very challenging in autonomous driving due to the lack of depth information. This paper proposes a one-stage monocular 3D object detection algorithm based on multi-scale depth stratification, which uses the anchor-free method to detect 3D objects in a per-pixel prediction. In the proposed MDS-Net, a novel depth-based stratification structure is developed to improve the network's ability of depth prediction by establishing mathematical models between depth and image size of objects. A new angle loss function is then developed to further improve the accuracy of the angle prediction and increase the convergence speed of training. An optimized soft-NMS is finally applied in the post-processing stage to adjust the confidence of candidate boxes. Experiments on the KITTI benchmark show that the MDS-Net outperforms the existing monocular 3D detection methods in 3D detection and BEV detection tasks while fulfilling real-time requirements.
• Abstract（参考訳）: 深度情報がないため、自律運転では単眼3次元物体検出は非常に困難である。 本稿では, アンカーフリー法を用いて1画素当たりの3次元物体を検出する, マルチスケール深度層化に基づく1段モノクロ3次元物体検出アルゴリズムを提案する。 提案するMDS-Netでは,物体の深度と画像サイズの間の数学的モデルを確立することにより,ネットワークの深度予測能力を向上させるために,新しい深度に基づく成層構造を開発した。 次に、新たな角度損失関数を開発し、角度予測の精度をさらに向上し、トレーニングの収束速度を高める。 最適化されたソフトNMSが後処理の段階で最終的に適用され、候補ボックスの信頼性が調整される。 KITTIベンチマークの実験では、MDS-Netはリアルタイム要件を満たしながら、既存のモノクル3D検出方法よりも3D検出やBEV検出タスクに優れていた。

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