論文の概要: MSF3DDETR: Multi-Sensor Fusion 3D Detection Transformer for Autonomous Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.15316v1
• Date: Thu, 27 Oct 2022 10:55:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-28 13:46:15.032944
• Title: MSF3DDETR: Multi-Sensor Fusion 3D Detection Transformer for Autonomous Driving
• Title（参考訳）: MSF3DDETR:自律運転用マルチセンサフュージョン3D検出トランス
• Authors: Gopi Krishna Erabati and Helder Araujo
• Abstract要約: MSF3DDETR: 画像とLiDAR機能を融合して検出精度を向上させるマルチセンサフュージョン3D検出変換器アーキテクチャを提案する。 我々のエンドツーエンドのシングルステージ、アンカーフリー、NMSフリーネットワークは、マルチビューイメージとLiDARポイントクラウドを取り込み、3Dバウンディングボックスを予測する。 MSF3DDETRネットワークは、DeTRにインスパイアされたハンガリーのアルゴリズムに基づくバイパーティイトマッチングとセット・ツー・セット・ロスを使用して、nuScenesデータセット上でエンドツーエンドにトレーニングされている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: 3D object detection is a significant task for autonomous driving. Recently with the progress of vision transformers, the 2D object detection problem is being treated with the set-to-set loss. Inspired by these approaches on 2D object detection and an approach for multi-view 3D object detection DETR3D, we propose MSF3DDETR: Multi-Sensor Fusion 3D Detection Transformer architecture to fuse image and LiDAR features to improve the detection accuracy. Our end-to-end single-stage, anchor-free and NMS-free network takes in multi-view images and LiDAR point clouds and predicts 3D bounding boxes. Firstly, we link the object queries learnt from data to the image and LiDAR features using a novel MSF3DDETR cross-attention block. Secondly, the object queries interacts with each other in multi-head self-attention block. Finally, MSF3DDETR block is repeated for $L$ number of times to refine the object queries. The MSF3DDETR network is trained end-to-end on the nuScenes dataset using Hungarian algorithm based bipartite matching and set-to-set loss inspired by DETR. We present both quantitative and qualitative results which are competitive to the state-of-the-art approaches.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は、自動運転にとって重要なタスクである。 近年、視覚トランスフォーマの進歩に伴い、2次元物体検出問題はセット・ツー・セットの損失で処理されている。 これらの2次元物体検出手法と多視点3次元物体検出手法detr3dに着想を得て,msf3ddetr:multi-sensor fusion 3d detection transformerアーキテクチャを提案する。 我々のエンドツーエンドのシングルステージ、アンカーフリー、NMSフリーネットワークは、マルチビューイメージとLiDARポイントクラウドを取り込み、3Dバウンディングボックスを予測する。 まず、新しいMSF3DDETRクロスアテンションブロックを用いて、データから学習したオブジェクトクエリと画像とLiDAR特徴をリンクする。 第二に、オブジェクトクエリはマルチヘッドの自己アテンションブロックで相互に相互作用する。 最後に、MSF3DDETRブロックはオブジェクトクエリを洗練するために、何度も$L$で繰り返される。 MSF3DDETRネットワークは、DeTRにインスパイアされたハンガリーのアルゴリズムに基づくバイパーティイトマッチングとセット・ツー・セット・ロスを使用して、nuScenesデータセット上でエンドツーエンドにトレーニングされている。 最先端のアプローチと競合する定量的および定性的な結果を示す。

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