論文の概要: STS: Surround-view Temporal Stereo for Multi-view 3D Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.10145v1
• Date: Mon, 22 Aug 2022 08:46:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-08-23 13:36:08.007691
• Title: STS: Surround-view Temporal Stereo for Multi-view 3D Detection
• Title（参考訳）: STS:マルチビュー3D検出のための全周時間ステレオ
• Authors: Zengran Wang, Chen Min, Zheng Ge, Yinhao Li, Zeming Li, Hongyu Yang, Di Huang
• Abstract要約: 本稿では,フレーム間の幾何学的対応を利用して正確な深度学習を容易にする新しいSurround-view Temporal Stereo(STS)手法を提案する。 nuScenesの実験では、STSは特に中距離と長距離の物体の3D検出能力を大幅に向上させることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.137180365082976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning accurate depth is essential to multi-view 3D object detection. Recent approaches mainly learn depth from monocular images, which confront inherent difficulties due to the ill-posed nature of monocular depth learning. Instead of using a sole monocular depth method, in this work, we propose a novel Surround-view Temporal Stereo (STS) technique that leverages the geometry correspondence between frames across time to facilitate accurate depth learning. Specifically, we regard the field of views from all cameras around the ego vehicle as a unified view, namely surroundview, and conduct temporal stereo matching on it. The resulting geometrical correspondence between different frames from STS is utilized and combined with the monocular depth to yield final depth prediction. Comprehensive experiments on nuScenes show that STS greatly boosts 3D detection ability, notably for medium and long distance objects. On BEVDepth with ResNet-50 backbone, STS improves mAP and NDS by 2.6% and 1.4%, respectively. Consistent improvements are observed when using a larger backbone and a larger image resolution, demonstrating its effectiveness
• Abstract（参考訳）: 多視点3Dオブジェクト検出には,正確な深度学習が不可欠である。 近年のアプローチは主に単眼画像から奥行きを学習するが、これは単眼深度学習が不適切であることによる本質的困難に直面する。 本研究では, 単分子深度法の代わりに, フレーム間の幾何学的対応を利用して正確な深度学習を容易にする新しいSurround-view Temporal Stereo(STS)技術を提案する。 具体的には、エゴ車周りの全カメラからの視界を統一された視界、すなわちサラウンドビューとみなし、時間的ステレオマッチングを行う。 stsからの異なるフレーム間の幾何学的対応を利用して単眼深度と組み合わせ、最終深度予測を行う。 nuScenesの総合的な実験により、STSは特に中距離と長距離の物体の3D検出能力を大幅に向上させることが示された。 BEVDepthとResNet-50のバックボーンでは、STSはmAPとNDSをそれぞれ2.6%改善し、1.4%改善した。 大きなバックボーンと大きな解像度を使用する場合、一貫した改善が観察され、その効果を示している。

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