論文の概要: EA-BEV: Edge-aware Bird' s-Eye-View Projector for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.17895v1
• Date: Fri, 31 Mar 2023 08:56:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-03 14:53:05.262958
• Title: EA-BEV: Edge-aware Bird' s-Eye-View Projector for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: EA-BEV:3Dオブジェクト検出のためのエッジ認識型鳥のs-Eye-Viewプロジェクタ
• Authors: Haotian, Hu and Fanyi, Wang and Jingwen, Su and Laifeng, Hu and Tianpeng, Feng and Zhaokai, Zhang and Wangzhi, Zhang
• Abstract要約: LSSに基づく3Dオブジェクト検出のためのエッジアウェアバードのEye-View(EA-BEV)プロジェクタを提案する。 提案したエッジ対応深度融合モジュールと深度推定モジュールを結合することにより、EA-BEVプロジェクタがこの問題を解決し、深度管理を洗練させる。 我々のEA-BEVプロジェクターは、LSSベースのオブジェクト検出モデルのためのプラグイン・アンド・プレイモジュールであり、ベースライン性能を効果的に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.31552830451981
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent years, great progress has been made in the Lift-Splat-Shot-based (LSS-based) 3D object detection method, which converts features of 2D camera view and 3D lidar view to Bird's-Eye-View (BEV) for feature fusion. However, inaccurate depth estimation (e.g. the 'depth jump' problem) is an obstacle to develop LSS-based methods. To alleviate the 'depth jump' problem, we proposed Edge-Aware Bird's-Eye-View (EA-BEV) projector. By coupling proposed edge-aware depth fusion module and depth estimate module, the proposed EA-BEV projector solves the problem and enforces refined supervision on depth. Besides, we propose sparse depth supervision and gradient edge depth supervision, for constraining learning on global depth and local marginal depth information. Our EA-BEV projector is a plug-and-play module for any LSS-based 3D object detection models, and effectively improves the baseline performance. We demonstrate the effectiveness on the nuScenes benchmark. On the nuScenes 3D object detection validation dataset, our proposed EA-BEV projector can boost several state-of-the-art LLS-based baselines on nuScenes 3D object detection benchmark and nuScenes BEV map segmentation benchmark with negligible increment of inference time.
• Abstract（参考訳）: 近年,2Dカメラビューと3Dライダービューの特徴を,機能融合のためのBird's-Eye-View(BEV)に変換する,Lft-Splat-Shot-based (LSS-based) 3Dオブジェクト検出法が大幅に進歩している。 しかし、不正確な深さ推定(例えば「深さジャンプ」問題)はLSSベースの手法を開発するのに障害となる。 ディフ・ジャンプ」問題を緩和するため,我々はエッジアウェア・バードズ・ズ・アイ・ビュー(ea-bev)プロジェクタを提案した。 提案したエッジ対応深度融合モジュールと深度推定モジュールを結合することにより、EA-BEVプロジェクタがこの問題を解決し、深度管理を洗練させる。 さらに,大域深度情報と局所限界深度情報の学習を制限するため,疎度深度監視と勾配深度監視を提案する。 我々のEA-BEVプロジェクターは、LSSベースのオブジェクト検出モデルのためのプラグアンドプレイモジュールであり、ベースライン性能を効果的に改善する。 nuScenesベンチマークの有効性を示す。 提案したEA-BEVプロジェクタは、nuScenes 3Dオブジェクト検出ベンチマークとnuScenes BEVマップセグメンテーションベンチマークに基づいて、予測時間の無視可能な、最先端のLSSベースのベースラインを強化することができる。

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