論文の概要: Weakly Supervised 3D Object Detection via Multi-Level Visual Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07530v1
• Date: Tue, 12 Dec 2023 18:57:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 14:37:46.622048
• Title: Weakly Supervised 3D Object Detection via Multi-Level Visual Guidance
• Title（参考訳）: 多層視覚誘導による弱めの3次元物体検出
• Authors: Kuan-Chih Huang, Yi-Hsuan Tsai, Ming-Hsuan Yang
• Abstract要約: 本稿では,3次元ラベルを必要とせずに2次元ドメインと3次元ドメイン間の制約を活用できるフレームワークを提案する。 具体的には、LiDARと画像特徴をオブジェクト認識領域に基づいて整列する特徴レベルの制約を設計する。 第二に、出力レベルの制約は、2Dと投影された3Dボックスの推定の重なりを強制するために開発される。 第3に、トレーニングレベルの制約は、視覚データと整合した正確で一貫した3D擬似ラベルを生成することによって利用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 81.68608983602581
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Weakly supervised 3D object detection aims to learn a 3D detector with lower annotation cost, e.g., 2D labels. Unlike prior work which still relies on few accurate 3D annotations, we propose a framework to study how to leverage constraints between 2D and 3D domains without requiring any 3D labels. Specifically, we employ visual data from three perspectives to establish connections between 2D and 3D domains. First, we design a feature-level constraint to align LiDAR and image features based on object-aware regions. Second, the output-level constraint is developed to enforce the overlap between 2D and projected 3D box estimations. Finally, the training-level constraint is utilized by producing accurate and consistent 3D pseudo-labels that align with the visual data. We conduct extensive experiments on the KITTI dataset to validate the effectiveness of the proposed three constraints. Without using any 3D labels, our method achieves favorable performance against state-of-the-art approaches and is competitive with the method that uses 500-frame 3D annotations. Code and models will be made publicly available at https://github.com/kuanchihhuang/VG-W3D.
• Abstract（参考訳）: 弱教師付き3Dオブジェクト検出は、アノテーションコストの低い3D検出器を学習することを目的としている。 正確な3Dアノテーションをほとんど依存していない従来の作業とは異なり、我々は3Dラベルを必要とせずに2Dドメインと3Dドメイン間の制約をどのように活用するかを研究するフレームワークを提案する。 具体的には、3つの視点から視覚データを用いて2Dドメインと3Dドメインの接続を確立する。 まず、LiDARと画像の特徴をオブジェクト認識領域に基づいて調整する特徴レベルの制約を設計する。 次に、出力レベル制約を開発し、2dと投影された3dボックス推定の重複を強制する。 最後に、トレーニングレベルの制約を利用して、視覚データと整合した正確で一貫性のある3D擬似ラベルを生成する。 提案した3つの制約の有効性を検証するため,KITTIデータセットの広範な実験を行った。 提案手法は,500フレームの3Dアノテーションを使用する手法と競合し,最先端のアプローチに対して良好な性能を発揮する。 コードとモデルはhttps://github.com/kuanchihhuang/VG-W3D.comで公開される。

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