論文の概要: MonoDTR: Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.10981v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 13:40:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 17:26:50.834791
• Title: MonoDTR: Monocular 3D Object Detection with Depth-Aware Transformer
• Title（参考訳）: MonoDTR:Depth-Aware Transformerを用いた単眼3次元物体検出
• Authors: Kuan-Chih Huang, Tsung-Han Wu, Hung-Ting Su, Winston H. Hsu
• Abstract要約: モノクロ3Dオブジェクト検出のための新しいエンド・ツー・エンドディープ・アウェア・トランスフォーマネットワークであるMonoDTRを提案する。 1)Depth-Aware Feature Enhancement (DFE)モジュールは、余分な計算を必要とせずに暗黙的に深度認識機能を学習し、(2)Depth-Aware Transformer (DTR)モジュールは、文脈認識と深度認識機能をグローバルに統合する。 提案する深度認識モジュールは,既存の画像専用単分子3Dオブジェクト検出器に容易に接続でき,性能が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.61949580447076
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection is an important yet challenging task in autonomous driving. Some existing methods leverage depth information from an off-the-shelf depth estimator to assist 3D detection, but suffer from the additional computational burden and achieve limited performance caused by inaccurate depth priors. To alleviate this, we propose MonoDTR, a novel end-to-end depth-aware transformer network for monocular 3D object detection. It mainly consists of two components: (1) the Depth-Aware Feature Enhancement (DFE) module that implicitly learns depth-aware features with auxiliary supervision without requiring extra computation, and (2) the Depth-Aware Transformer (DTR) module that globally integrates context- and depth-aware features. Moreover, different from conventional pixel-wise positional encodings, we introduce a novel depth positional encoding (DPE) to inject depth positional hints into transformers. Our proposed depth-aware modules can be easily plugged into existing image-only monocular 3D object detectors to improve the performance. Extensive experiments on the KITTI dataset demonstrate that our approach outperforms previous state-of-the-art monocular-based methods and achieves real-time detection. Code is available at https://github.com/kuanchihhuang/MonoDTR
• Abstract（参考訳）: モノクロ3D物体検出は、自律運転において重要な課題である。 既存の手法では3次元検出を支援するためにオフザシェルフ深度推定器からの深度情報を利用するが、さらなる計算負荷に悩まされ、不正確な深度事前による限られた性能を達成する。 そこで本研究では,モノクロ3次元物体検出のための新しいエンド・ツー・エンドディープ・アウェア・トランスフォーマネットワークであるMonoDTRを提案する。 1)奥行き認識機能拡張(DFE)モジュールは、余分な計算を必要とせずに補助的な監視を伴う奥行き認識機能を暗黙的に学習し、(2)コンテキストと奥行き認識機能をグローバルに統合する奥行き認識変換器(DTR)モジュールである。 さらに,従来の画素単位の位置符号化とは違って,深度位置のヒントをトランスに注入する新しい深度位置符号化(DPE)を導入する。 提案する深度認識モジュールは,既存の画像専用単分子3Dオブジェクト検出器に容易に接続でき,性能が向上する。 KITTIデータセットの大規模な実験により、我々の手法は従来のモノクロ法よりも優れ、リアルタイム検出を実現していることが示された。 コードはhttps://github.com/kuanchihhuang/MonoDTRで入手できる。

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