論文の概要: BEAM: Beta Distribution Ray Denoising for Multi-view 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.03634v1
• Date: Tue, 6 Feb 2024 02:17:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-07 16:54:38.209686
• Title: BEAM: Beta Distribution Ray Denoising for Multi-view 3D Object Detection
• Title（参考訳）: BEAM:多視点3Dオブジェクト検出のためのベータ分布レイデノイング
• Authors: Feng Liu, Tengteng Huang, Qianjing Zhang, Haotian Yao, Chi Zhang, Fang Wan, Qixiang Ye, Yanzhao Zhou
• Abstract要約: 多視点3Dオブジェクト検出器は深度情報の欠如により重複予測に苦慮する。 BEAM(Beta Distribution Ray Denoising approach)は、DETR方式のマルチビュー3D検出器に適用可能な、新しいBeta Distribution Ray Denoising approachである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.041193889845474
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-view 3D object detectors struggle with duplicate predictions due to the lack of depth information, resulting in false positive detections. In this study, we introduce BEAM, a novel Beta Distribution Ray Denoising approach that can be applied to any DETR-style multi-view 3D detector to explicitly incorporate structure prior knowledge of the scene. By generating rays from cameras to objects and sampling spatial denoising queries from the Beta distribution family along these rays, BEAM enhances the model's ability to distinguish spatial hard negative samples arising from ambiguous depths. BEAM is a plug-and-play technique that adds only marginal computational costs during training, while impressively preserving the inference speed. Extensive experiments and ablation studies on the NuScenes dataset demonstrate significant improvements over strong baselines, outperforming the state-of-the-art method StreamPETR by 1.9% mAP. The code will be available at https://github.com/LiewFeng/BEAM.
• Abstract（参考訳）: 多視点3Dオブジェクト検出器は、深度情報の欠如による重複予測に苦慮し、偽陽性検出を行う。 本研究では,DTR方式のマルチビュー3D検出器に適用可能な,新しいBeta Distribution Ray DenoisingアプローチであるBEAMを紹介した。 カメラからオブジェクトへの光線を生成し、これらの光線に沿ってベータ分布系から空間デノジングクエリをサンプリングすることにより、BEAMは曖昧な深さから生じる空間的な硬い負のサンプルを識別する能力を高める。 BEAMは、トレーニング中に限界計算コストのみを追加し、推論速度を著しく保存するプラグイン・アンド・プレイ技術である。 NuScenesデータセットの大規模な実験とアブレーション研究は、強力なベースラインよりも大幅に改善され、最先端のStreamPETRよりも1.9%向上した。 コードはhttps://github.com/LiewFeng/BEAM.comから入手できる。

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