論文の概要: Perspective Aware Road Obstacle Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01779v2
• Date: Mon, 19 Jun 2023 18:29:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-22 05:26:46.729723
• Title: Perspective Aware Road Obstacle Detection
• Title（参考訳）: 道路障害物検出の展望
• Authors: Krzysztof Lis, Sina Honari, Pascal Fua, Mathieu Salzmann
• Abstract要約: 道路障害物検出技術は,車間距離が大きくなるにつれて障害物の見かけの規模が減少するという事実を無視することを示す。 画像位置毎に仮想物体の見かけの大きさを符号化したスケールマップを演算することでこれを活用できる。 次に、この視点マップを利用して、遠近法に対応する大きさの道路合成物体に注入することで、トレーニングデータを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 104.57322421897769
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: While road obstacle detection techniques have become increasingly effective, they typically ignore the fact that, in practice, the apparent size of the obstacles decreases as their distance to the vehicle increases. In this paper, we account for this by computing a scale map encoding the apparent size of a hypothetical object at every image location. We then leverage this perspective map to (i) generate training data by injecting onto the road synthetic objects whose size corresponds to the perspective foreshortening; and (ii) incorporate perspective information in the decoding part of the detection network to guide the obstacle detector. Our results on standard benchmarks show that, together, these two strategies significantly boost the obstacle detection performance, allowing our approach to consistently outperform state-of-the-art methods in terms of instance-level obstacle detection.
• Abstract（参考訳）: 道路障害物検出技術はますます有効になっているが、実際には、車両への距離が増加するにつれて障害物の見かけの大きさが減少するという事実を無視するのが一般的である。 本稿では,画像位置毎に仮想物体の見かけの大きさをエンコードするスケールマップを計算し,その特徴を説明する。 次に、この視点マップを活用する。 (i)遠近法に対応する大きさの道路合成物に注入して訓練データを生成し、 (ii)検出ネットワークの復号部に遠近情報を取り込んで障害物検出を誘導する。 標準ベンチマークの結果から,これらの2つの手法により障害物検出性能が大幅に向上し,インスタンスレベルの障害物検出の手法を一貫して上回ることを示す。

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