論文の概要: VirtualPainting: Addressing Sparsity with Virtual Points and Distance-Aware Data Augmentation for 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16141v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 18:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:48:11.245013
• Title: VirtualPainting: Addressing Sparsity with Virtual Points and Distance-Aware Data Augmentation for 3D Object Detection
• Title（参考訳）: VirtualPainting:3次元物体検出のための仮想点と距離認識データ拡張による空間認識
• Authors: Sudip Dhakal, Dominic Carrillo, Deyuan Qu, Michael Nutt, Qing Yang, Song Fu
• Abstract要約: 本稿では,カメラ画像を用いた仮想LiDAR点の生成を含む革新的なアプローチを提案する。 また、画像ベースセグメンテーションネットワークから得られる意味ラベルを用いて、これらの仮想点を強化する。 このアプローチは、様々な3Dフレームワークと2Dセマンティックセグメンテーションメソッドにシームレスに統合できる汎用的なソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5259183508202976
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In recent times, there has been a notable surge in multimodal approaches that decorates raw LiDAR point clouds with camera-derived features to improve object detection performance. However, we found that these methods still grapple with the inherent sparsity of LiDAR point cloud data, primarily because fewer points are enriched with camera-derived features for sparsely distributed objects. We present an innovative approach that involves the generation of virtual LiDAR points using camera images and enhancing these virtual points with semantic labels obtained from image-based segmentation networks to tackle this issue and facilitate the detection of sparsely distributed objects, particularly those that are occluded or distant. Furthermore, we integrate a distance aware data augmentation (DADA) technique to enhance the models capability to recognize these sparsely distributed objects by generating specialized training samples. Our approach offers a versatile solution that can be seamlessly integrated into various 3D frameworks and 2D semantic segmentation methods, resulting in significantly improved overall detection accuracy. Evaluation on the KITTI and nuScenes datasets demonstrates substantial enhancements in both 3D and birds eye view (BEV) detection benchmarks
• Abstract（参考訳）: 近年、オブジェクト検出性能を向上させるために、生のLiDAR点雲とカメラ固有の特徴を装飾するマルチモーダルアプローチが顕著に急増している。 しかし、この手法はlidar pointのクラウドデータの本質的なスパース性に依然として不満を抱いていることが分かりました。 本稿では,カメラ画像を用いた仮想ライダーポイントの生成と,画像に基づくセグメンテーションネットワークから得られる意味ラベルによる仮想ポイントの強化を行い,この問題に取り組み,分散した物体,特に遠方の物体の検出を容易にする革新的なアプローチを提案する。 さらに,dada ( distance aware data augmentation) 技術を統合し,特殊なトレーニングサンプルを生成することにより,分散オブジェクトを識別するモデルの能力を高める。 提案手法は,様々な3Dフレームワークと2Dセマンティックセマンティックセグメンテーション手法にシームレスに統合可能な汎用的ソリューションを提供する。 KITTIおよびnuScenesデータセットの評価は、3Dおよび鳥の目視(BEV)検出ベンチマークにおいて大幅に改善されていることを示す

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