論文の概要: MonoLSS: Learnable Sample Selection For Monocular 3D Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14474v2
- Date: Wed, 22 May 2024 07:35:06 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-26 19:54:19.212034
- Title: MonoLSS: Learnable Sample Selection For Monocular 3D Detection
- Title（参考訳）: MonoLSS: モノクロ3D検出のための学習可能なサンプル選択
- Authors: Zhenjia Li, Jinrang Jia, Yifeng Shi,
- Abstract要約: Learnable Sample Selection (LSS)モジュールはGumbelSoftmaxと相対距離サンプル分割器をベースとしている。
MixUp3D法は、曖昧さを伴わない画像の原理に適合する3Dプロパティーサンプルを濃縮するために用いられる。
KITTIの3Dオブジェクト検出ベンチマークにおいて,MonoLSSは3つのカテゴリ(カー,サイクリスト,ペデストリアン)で1位にランクインした。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.165441652093544
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In the field of autonomous driving, monocular 3D detection is a critical task which estimates 3D properties (depth, dimension, and orientation) of objects in a single RGB image. Previous works have used features in a heuristic way to learn 3D properties, without considering that inappropriate features could have adverse effects. In this paper, sample selection is introduced that only suitable samples should be trained to regress the 3D properties. To select samples adaptively, we propose a Learnable Sample Selection (LSS) module, which is based on Gumbel-Softmax and a relative-distance sample divider. The LSS module works under a warm-up strategy leading to an improvement in training stability. Additionally, since the LSS module dedicated to 3D property sample selection relies on object-level features, we further develop a data augmentation method named MixUp3D to enrich 3D property samples which conforms to imaging principles without introducing ambiguity. As two orthogonal methods, the LSS module and MixUp3D can be utilized independently or in conjunction. Sufficient experiments have shown that their combined use can lead to synergistic effects, yielding improvements that transcend the mere sum of their individual applications. Leveraging the LSS module and the MixUp3D, without any extra data, our method named MonoLSS ranks 1st in all three categories (Car, Cyclist, and Pedestrian) on KITTI 3D object detection benchmark, and achieves competitive results on both the Waymo dataset and KITTI-nuScenes cross-dataset evaluation. The code is included in the supplementary material and will be released to facilitate related academic and industrial studies.
- Abstract（参考訳）: 自律運転の分野では、1つのRGB画像における物体の3次元特性(深さ、寸法、方向)を推定する1つの重要なタスクである。
これまでの研究では、不適切な特徴が悪影響を及ぼす可能性を考慮せずに、3Dプロパティを学習するために、ヒューリスティックな方法で機能を使用した。
本稿では,3次元特性を回復させるために適切なサンプルのみを訓練すべきであることを示す。
サンプルを適応的に選択するために,Gumbel-Softmaxと相対距離サンプル分割器をベースとしたLearningable Sample Selection (LSS)モジュールを提案する。
LSSモジュールはウォームアップ戦略の下で動作し、トレーニングの安定性が向上する。
さらに、3Dプロパティのサンプル選択専用のLSSモジュールは、オブジェクトレベルの特徴に依存しているため、曖昧さを伴わずに画像の原理に適合した3Dプロパティのサンプルを濃縮するMixUp3Dというデータ拡張手法をさらに発展させる。
2つの直交法として、LSSモジュールとMixUp3Dは独立または共同で使用できる。
十分な実験により、それらの組み合わせが相乗効果をもたらし、個々の応用の単なる総和を超越する改善をもたらすことが示されている。
LSSモジュールとMixUp3Dを利用すると、余分なデータなしでMonoLSSというメソッドは、KITTIの3Dオブジェクト検出ベンチマークで3つのカテゴリ(Car, Cyclist, Pedestrian)で1位にランクされ、WaymoデータセットとKITTI-nuScenesのクロスデータセット評価で競合する結果が得られる。
コードは補助資料に含まれており、関連する学術・工業研究を促進するためにリリースされる。
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