論文の概要: Multi-Sem Fusion: Multimodal Semantic Fusion for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.05265v1
• Date: Sat, 10 Dec 2022 10:54:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-13 16:19:22.713050
• Title: Multi-Sem Fusion: Multimodal Semantic Fusion for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: マルチセム融合:3次元物体検出のためのマルチモーダルセマンティクス融合
• Authors: Shaoqing Xu, Dingfu Zhou, Jin Fang, Pengcheng Wang, Liangjun Zhang
• Abstract要約: 2次元画像と3次元ポイントシーン解析結果の両方から意味情報を融合する汎用多モード融合フレームワーク MSF が提案されている。 このフレームワークの有効性は、2つの大規模オブジェクト検出ベンチマークで検証されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.546803955454358
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LiDAR-based 3D Object detectors have achieved impressive performances in many benchmarks, however, multisensors fusion-based techniques are promising to further improve the results. PointPainting, as a recently proposed framework, can add the semantic information from the 2D image into the 3D LiDAR point by the painting operation to boost the detection performance. However, due to the limited resolution of 2D feature maps, severe boundary-blurring effect happens during re-projection of 2D semantic segmentation into the 3D point clouds. To well handle this limitation, a general multimodal fusion framework MSF has been proposed to fuse the semantic information from both the 2D image and 3D points scene parsing results. Specifically, MSF includes three main modules. First, SOTA off-the-shelf 2D/3D semantic segmentation approaches are employed to generate the parsing results for 2D images and 3D point clouds. The 2D semantic information is further re-projected into the 3D point clouds with calibrated parameters. To handle the misalignment between the 2D and 3D parsing results, an AAF module is proposed to fuse them by learning an adaptive fusion score. Then the point cloud with the fused semantic label is sent to the following 3D object detectors. Furthermore, we propose a DFF module to aggregate deep features in different levels to boost the final detection performance. The effectiveness of the framework has been verified on two public large-scale 3D object detection benchmarks by comparing with different baselines. The experimental results show that the proposed fusion strategies can significantly improve the detection performance compared to the methods using only point clouds and the methods using only 2D semantic information. Most importantly, the proposed approach significantly outperforms other approaches and sets new SOTA results on the nuScenes testing benchmark.
• Abstract（参考訳）: LiDARベースの3Dオブジェクト検出器は多くのベンチマークで目覚ましい性能を達成しているが、マルチセンサーフュージョンベースの技術はその結果をさらに改善することを約束している。 最近提案されたフレームワークであるPointPaintingは、絵画操作により2次元画像から3次元LiDARポイントに意味情報を付加し、検出性能を向上させる。 しかし, 2次元特徴写像の解像度が限られているため, 2次元意味セグメンテーションを3次元点雲に再投影する場合, 境界フラリング効果が強い。 この制限をうまく処理するために、2D画像と3Dポイントのシーン解析結果の両方から意味情報を融合する汎用多モード融合フレームワーク MSF が提案されている。 特に、msfは3つの主要なモジュールを含んでいる。 まず,SOTAオフザシェルフ2D/3Dセマンティックセグメンテーション手法を用いて,2次元画像と3次元点雲の解析結果を生成する。 2Dセマンティック情報は、校正パラメータを持つ3Dポイントクラウドにさらに再投影される。 2次元解析結果と3次元解析結果の不一致に対処するために,適応融合スコアを学習し,aafモジュールを提案する。 次に、融合意味ラベル付きポイントクラウドを、以下の3dオブジェクト検出器に送信する。 さらに,最終検出性能を高めるために,異なるレベルの深い特徴を集約するDFFモジュールを提案する。 このフレームワークの有効性は,2つの大規模オブジェクト検出ベンチマークにおいて,異なるベースラインとの比較により検証されている。 実験の結果,提案手法は点群のみを用いた手法や2次元意味情報のみを用いた手法に比べて検出性能が著しく向上することがわかった。 最も重要なことは、提案手法が他のアプローチよりも大幅に優れ、nuScenesテストベンチマークに新しいSOTA結果を設定することである。

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