論文の概要: A Simple Baseline for Multi-Camera 3D Object Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10035v1
- Date: Mon, 22 Aug 2022 03:38:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-23 13:29:24.647606
- Title: A Simple Baseline for Multi-Camera 3D Object Detection
- Title（参考訳）: マルチカメラ3Dオブジェクト検出のための簡易ベースライン
- Authors: Yunpeng Zhang, Wenzhao Zheng, Zheng Zhu, Guan Huang, Jie Zhou, Jiwen
Lu
- Abstract要約: 周囲のカメラで3Dオブジェクトを検出することは、自動運転にとって有望な方向だ。
マルチカメラオブジェクト検出のための簡易ベースラインであるSimMODを提案する。
我々は, nuScenes の3次元オブジェクト検出ベンチマークにおいて, SimMOD の有効性を示す広範囲な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 94.63944826540491
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D object detection with surrounding cameras has been a promising direction
for autonomous driving. In this paper, we present SimMOD, a Simple baseline for
Multi-camera Object Detection, to solve the problem. To incorporate multi-view
information as well as build upon previous efforts on monocular 3D object
detection, the framework is built on sample-wise object proposals and designed
to work in a two-stage manner. First, we extract multi-scale features and
generate the perspective object proposals on each monocular image. Second, the
multi-view proposals are aggregated and then iteratively refined with
multi-view and multi-scale visual features in the DETR3D-style. The refined
proposals are end-to-end decoded into the detection results. To further boost
the performance, we incorporate the auxiliary branches alongside the proposal
generation to enhance the feature learning. Also, we design the methods of
target filtering and teacher forcing to promote the consistency of two-stage
training. We conduct extensive experiments on the 3D object detection benchmark
of nuScenes to demonstrate the effectiveness of SimMOD and achieve new
state-of-the-art performance. Code will be available at
https://github.com/zhangyp15/SimMOD.
- Abstract（参考訳）: 周囲カメラによる3d物体検出は、自動運転にとって有望な方向だった。
本稿では,マルチカメラオブジェクト検出のための簡易ベースラインであるSimMODを提案する。
多視点情報と従来のモノクロ3Dオブジェクト検出への取り組みを構築するため、このフレームワークはサンプルワイドオブジェクトの提案に基づいて構築され、2段階的に動作するように設計されている。
まず,複数の特徴を抽出し,各単眼画像に対する視点オブジェクトの提案を生成する。
次に、マルチビューの提案を集約し、detr3dスタイルのマルチビューとマルチスケールのビジュアル機能で反復的に洗練する。
改良された提案は、エンドツーエンドで検出結果にデコードされる。
性能をさらに向上するため,提案生成と共に補助枝を組み込んで特徴学習を強化する。
また,2段階学習の一貫性を促進するために,目標フィルタリングと教師強制の方法も設計する。
nuScenesの3次元オブジェクト検出ベンチマークにおいて、SimMODの有効性を実証し、新しい最先端性能を実現するために広範囲にわたる実験を行った。
コードはhttps://github.com/zhangyp15/SimMOD.comで入手できる。
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