論文の概要: Voxel Field Fusion for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15938v1
• Date: Tue, 31 May 2022 16:31:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 14:57:21.764595
• Title: Voxel Field Fusion for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 3次元物体検出のためのVoxel Field Fusion
• Authors: Yanwei Li, Xiaojuan Qi, Yukang Chen, Liwei Wang, Zeming Li, Jian Sun, Jiaya Jia
• Abstract要約: 本稿では,3次元オブジェクト検出のための概念的にシンプルなフレームワークであるvoxel field fusionを提案する。 提案手法は, ボクセル領域における画像特徴を線として表現し, 融合することにより, モダリティの整合性を維持することを目的としている。 このフレームワークは、さまざまなベンチマークで一貫したゲインを達成し、KITTIとnuScenesデータセットでの従来のフュージョンベースのメソッドを上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 140.6941303279114
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we present a conceptually simple yet effective framework for cross-modality 3D object detection, named voxel field fusion. The proposed approach aims to maintain cross-modality consistency by representing and fusing augmented image features as a ray in the voxel field. To this end, the learnable sampler is first designed to sample vital features from the image plane that are projected to the voxel grid in a point-to-ray manner, which maintains the consistency in feature representation with spatial context. In addition, ray-wise fusion is conducted to fuse features with the supplemental context in the constructed voxel field. We further develop mixed augmentor to align feature-variant transformations, which bridges the modality gap in data augmentation. The proposed framework is demonstrated to achieve consistent gains in various benchmarks and outperforms previous fusion-based methods on KITTI and nuScenes datasets. Code is made available at https://github.com/dvlab-research/VFF.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ボクセル場融合(voxel field fusion)という,概念的に単純かつ有効な3次元物体検出フレームワークを提案する。 提案手法は, ボクセル領域における画像特徴を線として表現し, 融合することにより, モダリティの整合性を維持することを目的としている。 この目的のために、学習可能なサンプルは、まず、空間的コンテキストによる特徴表現の整合性を維持するために、ボクセルグリッドに投影される画像平面から重要な特徴をサンプリングするように設計されている。 さらに、構築されたボクセル場において、補足コンテキストで特徴を融合するために線量融合を行う。 さらに,データ拡張におけるモダリティギャップを橋渡しする特徴変化変換を調整するための混合拡張器の開発を行った。 提案手法は,kitti と nuscenes のデータセットに対する以前の fusion ベースの手法よりも優れた結果が得られることを示す。 コードはhttps://github.com/dvlab-research/vffで入手できる。

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