論文の概要: Stereo Neural Vernier Caliper

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11018v1
• Date: Mon, 21 Mar 2022 14:36:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-22 20:55:30.776678
• Title: Stereo Neural Vernier Caliper
• Title（参考訳）: ステレオニューラルバーニアキャリパ
• Authors: Shichao Li, Zechun Liu, Zhiqiang Shen, Kwang-Ting Cheng
• Abstract要約: 学習に基づくステレオ3Dオブジェクト検出のための新しいオブジェクト中心フレームワークを提案する。 初期3次元立方体推定値から改良された更新を予測する方法の問題に対処する。 提案手法は,KITTIベンチマークの最先端性能を実現する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.187088191829886
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a new object-centric framework for learning-based stereo 3D object detection. Previous studies build scene-centric representations that do not consider the significant variation among outdoor instances and thus lack the flexibility and functionalities that an instance-level model can offer. We build such an instance-level model by formulating and tackling a local update problem, i.e., how to predict a refined update given an initial 3D cuboid guess. We demonstrate how solving this problem can complement scene-centric approaches in (i) building a coarse-to-fine multi-resolution system, (ii) performing model-agnostic object location refinement, and (iii) conducting stereo 3D tracking-by-detection. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach, which achieves state-of-the-art performance on the KITTI benchmark. Code and pre-trained models are available at https://github.com/Nicholasli1995/SNVC.
• Abstract（参考訳）: 学習に基づくステレオ3Dオブジェクト検出のための新しいオブジェクト中心フレームワークを提案する。 従来の研究では、屋外インスタンスの顕著な変動を考慮せず、インスタンスレベルのモデルが提供する柔軟性や機能に欠けるシーン中心の表現を構築していた。 このようなインスタンスレベルのモデルを構築し、ローカル更新問題、すなわち初期の3d立方体推測に基づいて洗練された更新を予測する方法を定式化し、取り組みます。 この問題の解決がシーン中心のアプローチをどのように補完するかを実証する。 (i)粗大から細かなマルチレゾリューションシステムの構築 (ii)モデル非依存な物体の位置調整を行うこと、及び 三 ステレオ3D追跡検出を行うこと。 KITTIベンチマークで最先端性能を実現するため,提案手法の有効性を実証した。 コードと事前訓練されたモデルはhttps://github.com/Nicholasli1995/SNVC.comで入手できる。

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