論文の概要: GACE: Geometry Aware Confidence Enhancement for Black-Box 3D Object Detectors on LiDAR-Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20319v1
• Date: Tue, 31 Oct 2023 09:55:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 15:45:30.904813
• Title: GACE: Geometry Aware Confidence Enhancement for Black-Box 3D Object Detectors on LiDAR-Data
• Title（参考訳）: gace:lidarデータ上のブラックボックス3d物体検出器に対する幾何学的安心度向上
• Authors: David Schinagl, Georg Krispel, Christian Fruhwirth-Reisinger, Horst Possegger, Horst Bischof
• Abstract要約: LiDARベースの3Dオブジェクト検出器は、信頼度推定において、オブジェクトの提案から容易に利用できる基本的な幾何学的情報を無視することが多い。 しかし、3Dでは、対象特性とその周辺を全体論的に考慮し、真と偽の正の検出を区別することが重要である。 我々は,所定のブラックボックス3Dオブジェクト検出器の信頼性評価を改善するための,直感的かつ高効率なGACEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.426810473131642
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Widely-used LiDAR-based 3D object detectors often neglect fundamental geometric information readily available from the object proposals in their confidence estimation. This is mostly due to architectural design choices, which were often adopted from the 2D image domain, where geometric context is rarely available. In 3D, however, considering the object properties and its surroundings in a holistic way is important to distinguish between true and false positive detections, e.g. occluded pedestrians in a group. To address this, we present GACE, an intuitive and highly efficient method to improve the confidence estimation of a given black-box 3D object detector. We aggregate geometric cues of detections and their spatial relationships, which enables us to properly assess their plausibility and consequently, improve the confidence estimation. This leads to consistent performance gains over a variety of state-of-the-art detectors. Across all evaluated detectors, GACE proves to be especially beneficial for the vulnerable road user classes, i.e. pedestrians and cyclists.
• Abstract（参考訳）: 広く使われているLiDARベースの3Dオブジェクト検出器は、信頼度推定において、オブジェクトの提案から容易に利用できる基本的な幾何学的情報を無視することが多い。 これは主に、幾何学的文脈がほとんど利用できない2次元画像領域からしばしば採用されるアーキテクチャ設計の選択によるものである。 しかし, 3Dでは, 対象物の性質や周囲を包括的に考慮し, グループ内の歩行者など, 正と偽の正の検知を区別することが重要である。 そこで本研究では,所定のブラックボックス3Dオブジェクト検出器の信頼性評価を改善するための,直感的かつ高効率なGACEを提案する。 我々は,検出の幾何学的手がかりとその空間的関係を集約し,その妥当性を適切に評価し,信頼度推定精度を向上させる。 これにより、様々な最先端検出器に対して一貫した性能が向上する。 評価された全ての検出器において、gaceは脆弱な道路利用者クラス、すなわち歩行者やサイクリストにとって特に有益であることが証明されている。

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