論文の概要: ORA3D: Overlap Region Aware Multi-view 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00865v4
• Date: Thu, 29 Jun 2023 09:20:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-30 17:02:37.170778
• Title: ORA3D: Overlap Region Aware Multi-view 3D Object Detection
• Title（参考訳）: ORA3D:マルチビュー3Dオブジェクト検出を意識したオーバーラップ領域
• Authors: Wonseok Roh, Gyusam Chang, Seokha Moon, Giljoo Nam, Chanyoung Kim, Younghyun Kim, Jinkyu Kim, Sangpil Kim
• Abstract要約: 現在の多視点3Dオブジェクト検出法は、しばしば重なり合う領域のオブジェクトを適切に検出できない。 本稿では,(1)弱深度スーパービジョンのステレオ異方性推定と(2)適応オーバーラップ領域判別器の2つの主要なモジュールを提案する。 提案手法は,現在の最先端モデル,すなわちDETR3DとBEVDetより優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.58746596768273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Current multi-view 3D object detection methods often fail to detect objects in the overlap region properly, and the networks' understanding of the scene is often limited to that of a monocular detection network. Moreover, objects in the overlap region are often largely occluded or suffer from deformation due to camera distortion, causing a domain shift. To mitigate this issue, we propose using the following two main modules: (1) Stereo Disparity Estimation for Weak Depth Supervision and (2) Adversarial Overlap Region Discriminator. The former utilizes the traditional stereo disparity estimation method to obtain reliable disparity information from the overlap region. Given the disparity estimates as supervision, we propose regularizing the network to fully utilize the geometric potential of binocular images and improve the overall detection accuracy accordingly. Further, the latter module minimizes the representational gap between non-overlap and overlapping regions. We demonstrate the effectiveness of the proposed method with the nuScenes large-scale multi-view 3D object detection data. Our experiments show that our proposed method outperforms current state-of-the-art models, i.e., DETR3D and BEVDet.
• Abstract（参考訳）: 現在のマルチビュー3Dオブジェクト検出手法では,重なり合う領域のオブジェクトを適切に検出できないことが多く,シーンに対するネットワークの理解は単眼で検出するネットワークに限られることが多い。 さらに、重なり合う領域のオブジェクトは、多くの場合、カメラの歪みによる変形に悩まされ、ドメインシフトを引き起こす。 この問題を軽減するために,(1)弱深度スーパービジョンのステレオ差分推定と(2)逆オーバーラップ領域判別器の2つの主要なモジュールを提案する。 前者は従来のステレオ不等式推定法を用いて重複領域から信頼できる不等式情報を得る。 そこで本研究では,両眼像の幾何学的ポテンシャルを十分に活用し,全体的な検出精度を向上させるネットワークの整備を提案する。 さらに、後者のモジュールは、非オーバーラップ領域と重なり領域との間の表現ギャップを最小化する。 提案手法の有効性を,大規模マルチビュー3次元物体検出データを用いて実証する。 実験の結果,提案手法は現在の最先端モデル,すなわちDETR3DとBEVDetよりも優れていた。

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