論文の概要: Weakly Supervised Monocular 3D Object Detection using Multi-View
Projection and Direction Consistency
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.08686v1
- Date: Wed, 15 Mar 2023 15:14:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-03-16 13:24:13.576387
- Title: Weakly Supervised Monocular 3D Object Detection using Multi-View
Projection and Direction Consistency
- Title（参考訳）: 多視点投影と方向整合性を用いた弱教師付き単眼3次元物体検出
- Authors: Runzhou Tao, Wencheng Han, Zhongying Qiu, Cheng-zhong Xu and Jianbing
Shen
- Abstract要約: モノクロ3Dオブジェクト検出は、その容易なアプリケーションのための自動駆動において、主流のアプローチとなっている。
現在のほとんどの方法は、トレーニングフェーズで使用される真実をラベル付けするために、まだ3Dポイントのクラウドデータに依存しています。
画像にマークされた2次元ラベルだけでモデルを訓練できる,弱教師付きモノクル3次元オブジェクト検出法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 78.76508318592552
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Monocular 3D object detection has become a mainstream approach in automatic
driving for its easy application. A prominent advantage is that it does not
need LiDAR point clouds during the inference. However, most current methods
still rely on 3D point cloud data for labeling the ground truths used in the
training phase. This inconsistency between the training and inference makes it
hard to utilize the large-scale feedback data and increases the data collection
expenses. To bridge this gap, we propose a new weakly supervised monocular 3D
objection detection method, which can train the model with only 2D labels
marked on images. To be specific, we explore three types of consistency in this
task, i.e. the projection, multi-view and direction consistency, and design a
weakly-supervised architecture based on these consistencies. Moreover, we
propose a new 2D direction labeling method in this task to guide the model for
accurate rotation direction prediction. Experiments show that our
weakly-supervised method achieves comparable performance with some fully
supervised methods. When used as a pre-training method, our model can
significantly outperform the corresponding fully-supervised baseline with only
1/3 3D labels. https://github.com/weakmono3d/weakmono3d
- Abstract（参考訳）: モノキュラーな3dオブジェクト検出は、その簡単な応用のために自動運転の主流となっている。
顕著な利点は、推論中にLiDARポイントクラウドを必要としないことである。
しかし、現在のほとんどの方法は、トレーニングフェーズで使用される基底真理のラベル付けに3dポイントクラウドデータに依存している。
このトレーニングと推論の不整合により、大規模なフィードバックデータの利用が難しくなり、データ収集費用が増加する。
このギャップを埋めるために,画像に2dラベルのみを付けてモデルを訓練できる,新しい弱教師付き単眼3次元異物検出法を提案する。
具体的には、このタスクにおける3種類の一貫性、すなわち投影、多視点および方向の一貫性を探求し、これらの構成に基づいて弱い教師付きアーキテクチャを設計する。
さらに,本課題では,正確な回転方向予測のためのモデルガイドとして,新しい2次元方向ラベル法を提案する。
実験により, 弱教師付き手法は, 完全教師付き手法と同等の性能が得られることを示した。
事前学習法として使用する場合,本モデルは1/33次元ラベルで対応する完全教師付きベースラインを大幅に上回ることができる。
https://github.com/weakmono3d/weakmono3d
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