論文の概要: Understanding Depth Map Progressively: Adaptive Distance Interval Separation for Monocular 3d Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.10921v1
• Date: Mon, 19 Jun 2023 13:32:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-21 17:47:51.938710
• Title: Understanding Depth Map Progressively: Adaptive Distance Interval Separation for Monocular 3d Object Detection
• Title（参考訳）: 深度マップの段階的理解:単眼3次元物体検出のための適応距離間隔分離
• Authors: Xianhui Cheng, Shoumeng Qiu, Zhikang Zou, Jian Pu and Xiangyang Xue
• Abstract要約: いくつかの単分子3D検出技術は、深度推定タスクからの補助深度マップに依存している。 本稿では,深度マップの新たな視点を取り入れたAdaptive Distance Interval Separation Network (ADISN) というフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.96129204108353
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Monocular 3D object detection aims to locate objects in different scenes with just a single image. Due to the absence of depth information, several monocular 3D detection techniques have emerged that rely on auxiliary depth maps from the depth estimation task. There are multiple approaches to understanding the representation of depth maps, including treating them as pseudo-LiDAR point clouds, leveraging implicit end-to-end learning of depth information, or considering them as an image input. However, these methods have certain drawbacks, such as their reliance on the accuracy of estimated depth maps and suboptimal utilization of depth maps due to their image-based nature. While LiDAR-based methods and convolutional neural networks (CNNs) can be utilized for pseudo point clouds and depth maps, respectively, it is always an alternative. In this paper, we propose a framework named the Adaptive Distance Interval Separation Network (ADISN) that adopts a novel perspective on understanding depth maps, as a form that lies between LiDAR and images. We utilize an adaptive separation approach that partitions the depth map into various subgraphs based on distance and treats each of these subgraphs as an individual image for feature extraction. After adaptive separations, each subgraph solely contains pixels within a learned interval range. If there is a truncated object within this range, an evident curved edge will appear, which we can leverage for texture extraction using CNNs to obtain rich depth information in pixels. Meanwhile, to mitigate the inaccuracy of depth estimation, we designed an uncertainty module. To take advantage of both images and depth maps, we use different branches to learn localization detection tasks and appearance tasks separately.
• Abstract（参考訳）: モノクロ3Dオブジェクト検出は、単一の画像で異なるシーンのオブジェクトを見つけることを目的としている。 深度情報がないため、深度推定タスクからの補助深度マップに依存する複数の単眼3D検出技術が出現している。 深度マップの表現を理解するには、擬似LiDAR点雲として扱うこと、深度情報の暗黙のエンドツーエンド学習を活用すること、イメージ入力として考慮することなど、複数のアプローチがある。 しかし, これらの手法は, 推定深度マップの精度や, 画像による深度マップの最適利用など, ある程度の欠点がある。 LiDARベースの手法と畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、それぞれ擬似点雲と深度マップに利用できるが、常に代替手段である。 本稿では,LiDARと画像の間に位置する形式として,深度マップの新たな視点を取り入れたAdaptive Distance Interval Separation Network (ADISN) というフレームワークを提案する。 本研究では,深度マップを各部分グラフに分割し,各部分グラフを特徴抽出のための個別画像として扱う適応的分離手法を提案する。 適応分離後、各サブグラフは学習区間範囲内の画素のみを含む。 この範囲内に被写体が存在する場合、明らかな湾曲エッジが現れ、CNNを用いたテクスチャ抽出に活用してピクセルの深度情報を得ることができる。 一方,深度推定の不正確さを軽減するため,不確実性モジュールを設計した。 画像と深度マップの両方を活用するために,異なる枝を使って位置検出タスクと出現タスクを別々に学習する。

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