論文の概要: MonoDistill: Learning Spatial Features for Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.10830v1
• Date: Wed, 26 Jan 2022 09:21:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-01-27 14:18:47.554342
• Title: MonoDistill: Learning Spatial Features for Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: monodistill: モノキュラー3次元物体検出のための空間的特徴の学習
• Authors: Zhiyu Chong, Xinzhu Ma, Hong Zhang, Yuxin Yue, Haojie Li, Zhihui Wang, Wanli Ouyang
• Abstract要約: 本稿では,LiDAR信号からの空間情報を単分子3D検出器に導入するための簡易かつ効果的な手法を提案する。 得られたデータを用いて、ベースラインモデルと同じアーキテクチャで3D検出器をトレーニングする。 実験の結果,提案手法はベースラインモデルの性能を大幅に向上させることができることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 80.74622486604886
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: 3D object detection is a fundamental and challenging task for 3D scene understanding, and the monocular-based methods can serve as an economical alternative to the stereo-based or LiDAR-based methods. However, accurately detecting objects in the 3D space from a single image is extremely difficult due to the lack of spatial cues. To mitigate this issue, we propose a simple and effective scheme to introduce the spatial information from LiDAR signals to the monocular 3D detectors, without introducing any extra cost in the inference phase. In particular, we first project the LiDAR signals into the image plane and align them with the RGB images. After that, we use the resulting data to train a 3D detector (LiDAR Net) with the same architecture as the baseline model. Finally, this LiDAR Net can serve as the teacher to transfer the learned knowledge to the baseline model. Experimental results show that the proposed method can significantly boost the performance of the baseline model and ranks the $1^{st}$ place among all monocular-based methods on the KITTI benchmark. Besides, extensive ablation studies are conducted, which further prove the effectiveness of each part of our designs and illustrate what the baseline model has learned from the LiDAR Net. Our code will be released at \url{https://github.com/monster-ghost/MonoDistill}.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は3Dシーン理解の基本的な課題であり、モノクルベースの手法はステレオベースやLiDARベースの手法の経済的代替として機能する。 しかし、空間的手がかりがないため、単一の画像から3次元空間内の物体を正確に検出することは極めて困難である。 そこで本研究では,lidar信号からの空間情報を単眼3d検出器に導入する簡易かつ効果的な手法を提案する。 特に、まずLiDAR信号を画像平面に投影し、RGB画像と整列させる。 その後、得られたデータを用いてベースラインモデルと同じアーキテクチャで3D検出器(LiDAR Net)をトレーニングする。 最後に、このLiDAR Netは、学習した知識をベースラインモデルに転送する教師として機能する。 実験の結果,提案手法はベースラインモデルの性能を著しく向上させ,kittiベンチマークの単眼ベースメソッドでは1^{st}$ placeをランク付けできることがわかった。 さらに,我々の設計の各部分の有効性をさらに証明し,LiDARネットからベースラインモデルが何を学んだかを示す広範なアブレーション研究を行った。 私たちのコードは \url{https://github.com/monster-ghost/MonoDistill} でリリースされます。

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