論文の概要: An Empirical Study of the Generalization Ability of Lidar 3D Object
Detectors to Unseen Domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.17562v1
- Date: Tue, 27 Feb 2024 15:02:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-28 15:56:36.231261
- Title: An Empirical Study of the Generalization Ability of Lidar 3D Object
Detectors to Unseen Domains
- Title（参考訳）: ライダー3次元物体検出器の未知領域への一般化能力に関する実証的研究
- Authors: George Eskandar, Chongzhe Zhang, Abhishek Kaushik, Karim Guirguis,
Mohamed Sayed, Bin Yang
- Abstract要約: 3Dオブジェクト検出器(3D-OD)は多くのロボット作業、特に自律運転における環境理解に不可欠である。
ここでは、ドメイン適応に先立って堅牢性に影響を与える基本的な要素に焦点を当て、3D-ODの詳細に焦点を当てる。
主な知見は,(1) 局地的特徴を持つトランスフォーマーバックボーンは3次元CNNよりも頑丈であり,(2) テスト時アンカーサイズ調整は地理的な位置の適応に不可欠であり,また,再トレーニングを伴わずにスコアを著しく向上させ,(4) 意外なことに,悪天候に対するロバスト性は,悪天候データを用いたトレーニングよりもクリーンな気象データを直接トレーニングする場合に向上する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.4288046828223315
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: 3D Object Detectors (3D-OD) are crucial for understanding the environment in
many robotic tasks, especially autonomous driving. Including 3D information via
Lidar sensors improves accuracy greatly. However, such detectors perform poorly
on domains they were not trained on, i.e. different locations, sensors,
weather, etc., limiting their reliability in safety-critical applications.
There exist methods to adapt 3D-ODs to these domains; however, these methods
treat 3D-ODs as a black box, neglecting underlying architectural decisions and
source-domain training strategies. Instead, we dive deep into the details of
3D-ODs, focusing our efforts on fundamental factors that influence robustness
prior to domain adaptation.
We systematically investigate four design choices (and the interplay between
them) often overlooked in 3D-OD robustness and domain adaptation: architecture,
voxel encoding, data augmentations, and anchor strategies. We assess their
impact on the robustness of nine state-of-the-art 3D-ODs across six benchmarks
encompassing three types of domain gaps - sensor type, weather, and location.
Our main findings are: (1) transformer backbones with local point features
are more robust than 3D CNNs, (2) test-time anchor size adjustment is crucial
for adaptation across geographical locations, significantly boosting scores
without retraining, (3) source-domain augmentations allow the model to
generalize to low-resolution sensors, and (4) surprisingly, robustness to bad
weather is improved when training directly on more clean weather data than on
training with bad weather data. We outline our main conclusions and findings to
provide practical guidance on developing more robust 3D-ODs.
- Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出器(3D-OD)は多くのロボット作業、特に自律運転における環境理解に不可欠である。
3D情報を含むLidarセンサーは精度を大幅に向上させる。
しかし、そのような検出器は、異なる場所、センサー、天気など、訓練されていない領域で性能が悪く、安全クリティカルな用途における信頼性が制限される。
これらの領域に3D-ODを適用する方法は存在するが、これらの手法は3D-ODをブラックボックスとして扱う。
その代わり、3d-odsの詳細を深く掘り下げ、ドメイン適応前の堅牢性に影響を与える基本的な要因に重点を置いています。
アーキテクチャ,ボクセルエンコーディング,データ拡張,アンカー戦略という,3D-ODの堅牢性やドメイン適応にしばしば見過ごされる4つの設計選択(とそれら間の相互作用)を体系的に検討する。
センサタイプ,天気,位置情報の3種類の領域ギャップを包含する6つのベンチマークにおいて,最先端の9つの3d-odのロバスト性への影響を評価した。
その結果,(1)局所点特徴を有するトランスフォーマーバックボーンは3d cnnよりも頑健であり,(2)地理的位置への適応にはテスト時間アンカーサイズ調整が不可欠であり,再トレーニングなしにスコアを著しく向上させる,(3)ソース領域拡張により低分解能センサへの一般化が可能であり,(4)驚くほど,気象データによるトレーニングよりもクリーンな気象データを直接トレーニングすることで,悪天候に対する堅牢性が向上した。
より堅牢な3D-ODの開発に関する実践的なガイダンスを提供するため,本研究の主な結論と成果を概説する。
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