論文の概要: DMODE: Differential Monocular Object Distance Estimation Module without
Class Specific Information
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.12596v1
- Date: Sun, 23 Oct 2022 02:06:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 13:20:59.814083
- Title: DMODE: Differential Monocular Object Distance Estimation Module without
Class Specific Information
- Title（参考訳）: DMODE:クラス固有情報を持たない微分単分子物体距離推定モジュール
- Authors: Pedram Agand, Michael Chang, and Mo Chen
- Abstract要約: これまでのメソッドは、主に何らかの方法でオブジェクトのクラスを知ることに依存していました。
DMODEと呼ばれるクラスに関連する情報を一切必要としない代替技術を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.610468170542385
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Using a single camera to estimate the distances of objects reduces costs
compared to stereo-vision and LiDAR. Although monocular distance estimation has
been studied in the literature, previous methods mostly rely on knowing an
object's class in some way. This can result in deteriorated performance for
dataset with multi-class objects and objects with an undefined class. In this
paper, we aim to overcome the potential downsides of class-specific approaches,
and provide an alternative technique called DMODE that does not require any
information relating to its class. Using differential approaches, we combine
the changes in an object's size over time together with the camera's motion to
estimate the object's distance. Since DMODE is class agnostic method, it is
easily adaptable to new environments. Therefore, it is able to maintain
performance across different object detectors, and be easily adapted to new
object classes. We tested our model across different scenarios of training and
testing on the KITTI MOTS dataset's ground-truth bounding box annotations, and
bounding box outputs of TrackRCNN and EagerMOT. The instantaneous change of
bounding box sizes and camera position are then used to obtain an object's
position in 3D without measuring its detection source or class properties. Our
results show that we are able to outperform traditional alternatives methods
e.g. IPM \cite{TuohyIPM}, SVR \cite{svr}, and \cite{zhu2019learning} in test
environments with multi-class object distance detections.
- Abstract（参考訳）: 1台のカメラでオブジェクトの距離を推定すると、ステレオビジョンやLiDARと比較してコストが削減される。
単眼距離推定は文献で研究されているが、従来の手法は何らかの方法で物体のクラスを知ることに依存している。
これにより、マルチクラスオブジェクトと未定義のクラスを持つオブジェクトを持つデータセットのパフォーマンスが低下する可能性がある。
本稿では,クラス固有のアプローチの潜在的な欠点を克服し,クラスに関する情報を必要としないDMODEと呼ばれる代替手法を提案する。
ディファレンシャルアプローチを用いて,物体の大きさの変化をカメラの動きと組み合わせ,物体の距離を推定する。
DMODEはクラスに依存しないため、新しい環境に容易に適応できる。
したがって、異なるオブジェクト検出器間で性能を維持することができ、新しいオブジェクトクラスに容易に適応できる。
我々は、KITTI MOTSデータセットの接地トルースバウンディングボックスアノテーションと、TrackRCNNとEagerMOTのバウンディングボックス出力に基づいて、トレーニングとテストのさまざまなシナリオでモデルをテストした。
次に、バウンディングボックスサイズとカメラ位置の瞬時変化を用いて、検出源やクラス特性を計測することなく、物体の位置を3Dで取得する。
IPM \cite{TuohyIPM} や SVR \cite{svr} や \cite{zhu2019learning} といった従来の代替手法を,多クラス物体距離検出を用いたテスト環境でより優れていることを示す。
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