論文の概要: Priors are Powerful: Improving a Transformer for Multi-camera 3D Detection with 2D Priors

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.13592v1
• Date: Tue, 31 Jan 2023 12:45:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-01 16:39:16.853947
• Title: Priors are Powerful: Improving a Transformer for Multi-camera 3D Detection with 2D Priors
• Title（参考訳）: プリエントは強力:2dプリエントによるマルチカメラ3d検出用トランスフォーマーの改良
• Authors: Di Feng, Francesco Ferroni
• Abstract要約: 本稿では,3次元検出ネットワークのトランスフォーマー部に先立って,画像のバックボーンからの予測を2次元タスクに高最適化する手法を提案する。 モデルの収束を早めるだけでなく,ベースラインアプローチを平均精度で最大12%改善することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724877043908966
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Transfomer-based approaches advance the recent development of multi-camera 3D detection both in academia and industry. In a vanilla transformer architecture, queries are randomly initialised and optimised for the whole dataset, without considering the differences among input frames. In this work, we propose to leverage the predictions from an image backbone, which is often highly optimised for 2D tasks, as priors to the transformer part of a 3D detection network. The method works by (1). augmenting image feature maps with 2D priors, (2). sampling query locations via ray-casting along 2D box centroids, as well as (3). initialising query features with object-level image features. Experimental results shows that 2D priors not only help the model converge faster, but also largely improve the baseline approach by up to 12% in terms of average precision.
• Abstract（参考訳）: トランスフォマーに基づくアプローチは、近年の学界と産業の両方におけるマルチカメラ3d検出の発展を前進させる。 バニラトランスアーキテクチャでは、クエリはランダムに初期化され、入力フレーム間の差異を考慮せずにデータセット全体に最適化される。 本研究では,3次元検出ネットワークのトランスフォーマー部に先立って,2次元タスクに高最適化される画像バックボーンからの予測を活用することを提案する。 その方法は (1) で動く. 2次元プリエントによる画像特徴マップの拡張 (2) 2dボックスセンタロイドに沿ったレイキャストによるクエリ位置のサンプリング(3)。 オブジェクトレベルのイメージ機能によるクエリ機能の初期化。 実験の結果、2dプリエントはモデルがより速く収束するのに役立つだけでなく、ベースラインアプローチを平均精度で最大12%改善できることがわかった。

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