Fugu-MT 論文翻訳(概要): DistFormer: Enhancing Local and Global Features for Monocular Per-Object Distance Estimation

論文の概要: DistFormer: Enhancing Local and Global Features for Monocular Per-Object Distance Estimation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.03191v1
Date: Sat, 6 Jan 2024 10:56:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-09 20:02:48.308001
Title: DistFormer: Enhancing Local and Global Features for Monocular Per-Object Distance Estimation
Title（参考訳）: DistFormer: オブジェクト単位の単眼的距離推定のための局所的およびグローバル的特徴の強化
Authors: Aniello Panariello and Gianluca Mancusi and Fedy Haj Ali and Angelo Porrello and Simone Calderara and Rita Cucchiara
Abstract要約: 物体ごとの距離推定は、自律運転、監視、ロボット工学などの安全上重要な応用において重要である。既存のアプローチは、ローカル情報(すなわち、境界ボックスの割合)とグローバル情報という2つの尺度に依存している。私たちの仕事は、地域とグローバルの両方の手段を強化することを目的としています。
参考スコア（独自算出の注目度）: 35.6022448037063
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Accurate per-object distance estimation is crucial in safety-critical applications such as autonomous driving, surveillance, and robotics. Existing approaches rely on two scales: local information (i.e., the bounding box proportions) or global information, which encodes the semantics of the scene as well as the spatial relations with neighboring objects. However, these approaches may struggle with long-range objects and in the presence of strong occlusions or unusual visual patterns. In this respect, our work aims to strengthen both local and global cues. Our architecture -- named DistFormer -- builds upon three major components acting jointly: i) a robust context encoder extracting fine-grained per-object representations; ii) a masked encoder-decoder module exploiting self-supervision to promote the learning of useful per-object features; iii) a global refinement module that aggregates object representations and computes a joint, spatially-consistent estimation. To evaluate the effectiveness of DistFormer, we conduct experiments on the standard KITTI dataset and the large-scale NuScenes and MOTSynth datasets. Such datasets cover various indoor/outdoor environments, changing weather conditions, appearances, and camera viewpoints. Our comprehensive analysis shows that DistFormer outperforms existing methods. Moreover, we further delve into its generalization capabilities, showing its regularization benefits in zero-shot synth-to-real transfer.
Abstract（参考訳）: オブジェクトごとの正確な距離推定は、自動運転、監視、ロボット工学などの安全クリティカルな応用において不可欠である。既存のアプローチでは、ローカル情報(バウンディングボックス比例)とグローバル情報という2つのスケールに依存しており、これはシーンの意味と隣り合うオブジェクトとの空間関係をエンコードしている。しかし、これらのアプローチは長距離物体や強い閉塞や異常な視覚パターンの存在に苦しむ可能性がある。この点に関して、我々の研究は地域的およびグローバル的な手掛かりを強化することを目的としています。 DistFormerという名前の私たちのアーキテクチャは、3つの主要なコンポーネントを共同で動作させます。一オブジェクトごとの細かな表現を抽出するロバストなコンテキストエンコーダ二自己超越を利用して有用物ごとの特徴の学習を促進するマスク付きエンコーダデコーダモジュール三オブジェクト表現を集約し、共同で空間的に整合性のある推定を計算するグローバルリファインメントモジュール DistFormerの有効性を評価するため,標準KITTIデータセットと大規模NuScenesおよびMOTSynthデータセットを用いて実験を行った。このようなデータセットは、さまざまな屋内/屋外環境、天候条件の変化、外観、カメラ視点をカバーする。総合分析の結果, distformerは既存の手法よりも優れていることがわかった。さらに,その一般化能力をさらに精査し,ゼロショット合成から実写への転送における正規化の利点を示す。

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