論文の概要: Consistency of Implicit and Explicit Features Matters for Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.07933v1
• Date: Sat, 16 Jul 2022 13:00:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-19 16:40:48.690427
• Title: Consistency of Implicit and Explicit Features Matters for Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: 単眼3次元物体検出における暗黙的特徴と明示的特徴の一致
• Authors: Qian Ye, Ling Jiang, Yuyang Du
• Abstract要約: モノクロ3D物体検出は、低コストの自律エージェントが周囲を知覚する一般的な解決策である。 本報告では,3次元表現における暗黙的特徴と明示的特徴の相違を解消するために,第1の配向認識画像バックボーンを用いたCIEFを提案する。 CIEFは、提出時にKITTIの3DおよびBEV検出ベンチマークで報告されたすべての手法の中で、第1位にランクされた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.189643331553922
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection is a common solution for low-cost autonomous agents to perceive their surrounding environment. Monocular detection has progressed into two categories: (1)Direct methods that infer 3D bounding boxes directly from a frontal-view image; (2)3D intermedia representation methods that map image features to 3D space for subsequent 3D detection. The second category is standing out not only because 3D detection forges ahead at the mercy of more meaningful and representative features, but because of emerging SOTA end-to-end prediction and planning paradigms that require a bird's-eye-view feature map from a perception pipeline. However, in transforming to 3D representation, these methods do not guarantee that objects' implicit orientations and locations in latent space are consistent with those explicitly observed in Euclidean space, which will hurt model performance. Hence, we argue that the consistency of implicit and explicit features matters and present a novel monocular detection method, named CIEF, with the first orientation-aware image backbone to eliminate the disparity of implicit and explicit features in subsequent 3D representation. As a second contribution, we introduce a ray attention mechanism. In contrast to previous methods that repeat features along the projection ray or rely on another intermedia frustum point cloud, we directly transform image features to voxel representations with well-localized features. We also propose a handcrafted gaussian positional encoding function that outperforms the sinusoidal encoding function but maintains the benefit of being continuous. CIEF ranked 1st among all reported methods on both 3D and BEV detection benchmark of KITTI at submission time.
• Abstract（参考訳）: 単眼3次元物体検出は、低コストの自律エージェントが周囲の環境を知覚するための一般的なソリューションである。 モノキュラー検出は,(1)フロントビュー画像から直接3dバウンディングボックスを推定する直接法,(2)画像特徴を3d空間にマッピングしてその後の3d検出を行う3dメディア表現法,の2つのカテゴリに分類されている。 第2のカテゴリは、より有意義で代表的な特徴の慈悲に3D検出が前進するだけでなく、認識パイプラインから鳥の目視の特徴マップを必要とする、SOTAのエンドツーエンド予測と計画パラダイムの出現によって注目されている。 しかし、3D表現への変換において、これらの手法はオブジェクトの暗黙の向きや潜在空間の位置がユークリッド空間で明示的に観察されるものと一致していることを保証するものではない。 したがって、暗黙的特徴と明示的特徴の一貫性が重要であり、それに続く3次元表現における暗黙的特徴と明示的特徴の相違をなくすための最初の方向認識画像バックボーンを備えた、新しい単眼的検出法であるciefを提案する。 第2の貢献として,レイアテンション機構を紹介する。 投影線に沿って特徴を繰り返したり、別の中間フラストム点クラウドに依存したりする従来の手法とは対照的に、画像特徴を局所化された特徴を持つボクセル表現に直接変換する。 また, 正弦波符号化関数よりも優れているが, 連続性が維持できる手作りガウス位置符号化関数を提案する。 CIEFは、提出時にKITTIの3DおよびBEV検出ベンチマークで報告されたすべての手法の中で、第1位であった。

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