Fugu-MT 論文翻訳(概要): DiffRef3D: A Diffusion-based Proposal Refinement Framework for 3D Object Detection

論文の概要: DiffRef3D: A Diffusion-based Proposal Refinement Framework for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.16349v1
Date: Wed, 25 Oct 2023 04:17:13 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-26 16:45:48.057643
Title: DiffRef3D: A Diffusion-based Proposal Refinement Framework for 3D Object Detection
Title（参考訳）: DiffRef3D:3次元物体検出のための拡散型提案記述フレームワーク
Authors: Se-Ho Kim, Inyong Koo, Inyoung Lee, Byeongjun Park, Changick Kim
Abstract要約: DiffRef3Dという新しいフレームワークを導入し,点雲による3次元物体検出における拡散過程を初めて適用した。トレーニング中、DiffRef3Dはプロポーザルとターゲットオブジェクトの間の残余に徐々にノイズを加え、その後、仮説を生成するためにプロポーザルにノイズの残余を適用する。精製モジュールはこれらの仮説を利用してノイズ残基をノイズ化し、正確なボックス予測を生成する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.149782382638485
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Denoising diffusion models show remarkable performances in generative tasks, and their potential applications in perception tasks are gaining interest. In this paper, we introduce a novel framework named DiffRef3D which adopts the diffusion process on 3D object detection with point clouds for the first time. Specifically, we formulate the proposal refinement stage of two-stage 3D object detectors as a conditional diffusion process. During training, DiffRef3D gradually adds noise to the residuals between proposals and target objects, then applies the noisy residuals to proposals to generate hypotheses. The refinement module utilizes these hypotheses to denoise the noisy residuals and generate accurate box predictions. In the inference phase, DiffRef3D generates initial hypotheses by sampling noise from a Gaussian distribution as residuals and refines the hypotheses through iterative steps. DiffRef3D is a versatile proposal refinement framework that consistently improves the performance of existing 3D object detection models. We demonstrate the significance of DiffRef3D through extensive experiments on the KITTI benchmark. Code will be available.
Abstract（参考訳）: 消音拡散モデルは生成的タスクにおいて顕著な性能を示しており、その知覚的タスクにおける潜在的な応用が注目されている。本稿では,点雲を用いた3次元物体検出における拡散過程を初めて採用したdiffref3dという新しいフレームワークを提案する。具体的には,条件拡散過程として2段階3次元物体検出器の提案改良段階を定式化する。トレーニング中、diffref3dはプロポーザルとターゲットオブジェクトの間の残差に徐々にノイズを加え、その後、ノイズの残差をプロポーザルに適用して仮説を生成する。リファインメントモジュールは、これらの仮説を利用してノイズ残差を解消し、正確なボックス予測を生成する。推論フェーズでは、DiffRef3Dはガウス分布からノイズをサンプリングして初期仮説を生成し、反復的なステップを通じて仮説を洗練する。 DiffRef3Dは、既存の3Dオブジェクト検出モデルの性能を一貫して改善する汎用的な提案改善フレームワークである。我々は,KITTIベンチマークの広範な実験を通じて,DiffRef3Dの重要性を示す。コードは利用可能だ。

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