論文の概要: Depth Estimation Matters Most: Improving Per-Object Depth Estimation for Monocular 3D Detection and Tracking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.03666v1
• Date: Wed, 8 Jun 2022 03:37:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-09 13:56:20.881294
• Title: Depth Estimation Matters Most: Improving Per-Object Depth Estimation for Monocular 3D Detection and Tracking
• Title（参考訳）: モノキュラー3次元検出と追跡のためのオブジェクト単位の深さ推定の改善
• Authors: Longlong Jing, Ruichi Yu, Henrik Kretzschmar, Kang Li, Charles R. Qi, Hang Zhao, Alper Ayvaci, Xu Chen, Dillon Cower, Yingwei Li, Yurong You, Han Deng, Congcong Li, Dragomir Anguelov
• Abstract要約: 検出・追跡を含む単眼的3D知覚へのアプローチは、LiDARベースの手法と比較して性能が劣ることが多い。 本稿では,オブジェクト(トラックレット)の複数のフレームに異なる表現(RGBと擬似LiDAR)と時間情報を組み合わせた多層融合手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.59619420444781
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Monocular image-based 3D perception has become an active research area in recent years owing to its applications in autonomous driving. Approaches to monocular 3D perception including detection and tracking, however, often yield inferior performance when compared to LiDAR-based techniques. Through systematic analysis, we identified that per-object depth estimation accuracy is a major factor bounding the performance. Motivated by this observation, we propose a multi-level fusion method that combines different representations (RGB and pseudo-LiDAR) and temporal information across multiple frames for objects (tracklets) to enhance per-object depth estimation. Our proposed fusion method achieves the state-of-the-art performance of per-object depth estimation on the Waymo Open Dataset, the KITTI detection dataset, and the KITTI MOT dataset. We further demonstrate that by simply replacing estimated depth with fusion-enhanced depth, we can achieve significant improvements in monocular 3D perception tasks, including detection and tracking.
• Abstract（参考訳）: モノクロ画像に基づく3D知覚は、自動運転への応用により近年活発な研究領域となっている。 しかし、検出と追跡を含む単眼の3D知覚へのアプローチは、LiDARベースの手法と比較して性能が劣ることが多い。 系統的分析により,対象毎の深さ推定精度が性能を拘束する主要な要因であることが判明した。 そこで本研究では,オブジェクト(トラックレット)の複数のフレームに異なる表現(RGBと擬似LiDAR)と時間情報を組み合わせた多段階融合手法を提案する。 提案手法は,Waymo Open Dataset,KITTI検出データセット,KITTI MOTデータセット上でのオブジェクトごとの深度推定の最先端性を実現する。 さらに,推定深度をフュージョンエンハンス深さに置き換えることで,検出や追跡を含む単眼3次元知覚タスクにおいて有意な改善が達成できることを示す。

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