論文の概要: Multi-level and multi-modal feature fusion for accurate 3D object detection in Connected and Automated Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07560v2
• Date: Mon, 19 Dec 2022 14:11:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-20 12:00:14.245691
• Title: Multi-level and multi-modal feature fusion for accurate 3D object detection in Connected and Automated Vehicles
• Title（参考訳）: 連結車両における高精度3次元物体検出のためのマルチレベル・マルチモーダル機能融合
• Authors: Yiming Hou, Mahdi Rezaei, Richard Romano
• Abstract要約: 本稿では,3段階特徴抽出器を用いたディープニューラルネットワークを用いた3次元物体検出モデルを提案する。 提案した特徴抽出器は、2つの入力感覚モーダルから高次特徴を抽出し、畳み込み過程に捨てられた重要な特徴を回収する。 新たな融合方式は、感覚のモダリティと畳み込み層を効果的に融合させ、最も優れたグローバルな特徴を見出す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8701566919381223
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Aiming at highly accurate object detection for connected and automated vehicles (CAVs), this paper presents a Deep Neural Network based 3D object detection model that leverages a three-stage feature extractor by developing a novel LIDAR-Camera fusion scheme. The proposed feature extractor extracts high-level features from two input sensory modalities and recovers the important features discarded during the convolutional process. The novel fusion scheme effectively fuses features across sensory modalities and convolutional layers to find the best representative global features. The fused features are shared by a two-stage network: the region proposal network (RPN) and the detection head (DH). The RPN generates high-recall proposals, and the DH produces final detection results. The experimental results show the proposed model outperforms more recent research on the KITTI 2D and 3D detection benchmark, particularly for distant and highly occluded instances.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,コネクテッド・オートマチック・ビークル(CAV)の高精度な物体検出を目指して,新しいLIDAR-Camera融合方式を開発し,三段特徴抽出器を利用したディープニューラルネットワークを用いた3次元物体検出モデルを提案する。 提案する特徴抽出器は,2つの入力感覚モダリティから高レベル特徴を抽出し,畳み込み過程で捨てられた重要な特徴を復元する。 新しい融合スキームは、感覚的モダリティと畳み込み層にまたがる特徴を効果的に融合し、最も代表的なグローバル特徴を見つける。 融合した特徴は、領域提案ネットワーク(RPN)と検出ヘッド(DH)という2段階のネットワークで共有される。 RPNはハイリコール提案を生成し、DHは最終検出結果を生成する。 実験の結果,提案手法はkitti 2dおよび3d検出ベンチマーク,特に遠方および高度にオクルードされたインスタンスにおいて,より最近の研究よりも優れていることがわかった。

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