論文の概要: Towards Long-Range 3D Object Detection for Autonomous Vehicles

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04800v2
• Date: Mon, 20 May 2024 21:35:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-22 19:10:52.884893
• Title: Towards Long-Range 3D Object Detection for Autonomous Vehicles
• Title（参考訳）: 自動運転車の長距離3次元物体検出に向けて
• Authors: Ajinkya Khoche, Laura Pereira Sánchez, Nazre Batool, Sina Sharif Mansouri, Patric Jensfelt,
• Abstract要約: 長距離での3次元物体検出は、自動運転車の安全性と効率を確保するために不可欠である。 芸術的LiDARに基づく手法の現在のほとんどの状態は、長距離でのスパーシリティのため、範囲が限られている。 我々は,現在のLiDARを用いた3D検出器の長距離性能を改善する2つの方法を検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.580520623362462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: 3D object detection at long range is crucial for ensuring the safety and efficiency of self driving vehicles, allowing them to accurately perceive and react to objects, obstacles, and potential hazards from a distance. But most current state of the art LiDAR based methods are range limited due to sparsity at long range, which generates a form of domain gap between points closer to and farther away from the ego vehicle. Another related problem is the label imbalance for faraway objects, which inhibits the performance of Deep Neural Networks at long range. To address the above limitations, we investigate two ways to improve long range performance of current LiDAR based 3D detectors. First, we combine two 3D detection networks, referred to as range experts, one specializing at near to mid range objects, and one at long range 3D detection. To train a detector at long range under a scarce label regime, we further weigh the loss according to the labelled point's distance from ego vehicle. Second, we augment LiDAR scans with virtual points generated using Multimodal Virtual Points (MVP), a readily available image-based depth completion algorithm. Our experiments on the long range Argoverse2 (AV2) dataset indicate that MVP is more effective in improving long range performance, while maintaining a straightforward implementation. On the other hand, the range experts offer a computationally efficient and simpler alternative, avoiding dependency on image-based segmentation networks and perfect camera-LiDAR calibration.
• Abstract（参考訳）: 長距離での3D物体検出は、自動運転車の安全性と効率を確保するために不可欠である。 しかし、現在最先端のLiDARベースの手法は、遠距離での間隔によって範囲が限られており、エゴ車から遠く離れた地点間での領域ギャップが生じる。 もう一つの関連する問題は、遠距離物体のラベル不均衡であり、遠距離でのディープニューラルネットワークの性能を阻害する。 上記の制約に対処するため、現在のLiDARベースの3D検出器の長距離性能を改善する2つの方法を検討する。 まず,距離の専門家と呼ばれる2つの3D検出ネットワークと,近距離から中距離の物体を専門とする3D検出ネットワークと,長距離の3D検出ネットワークを組み合わせる。 ラベルの少ない状況下で長い距離で検出器を訓練するためには、ラベル付き点とエゴ車との距離に応じて損失を更に重み付けする。 第2に、画像に基づく深度補完アルゴリズムであるMultimodal Virtual Points (MVP) を用いて、LiDARスキャンを仮想点で拡張する。 長距離Argoverse2(AV2)データセットに関する我々の実験は、MVPが単純な実装を維持しながら、長距離性能を改善するのにより効果的であることを示している。 一方、レンジの専門家は、画像ベースのセグメンテーションネットワークと完璧なカメラ-LiDARキャリブレーションに依存しないように、計算的に効率的で簡単な代替手段を提供する。

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