論文の概要: UniMODE: Unified Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18573v3
• Date: Thu, 9 May 2024 04:04:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-10 17:39:27.514178
• Title: UniMODE: Unified Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: UniMODE:Unified Monocular 3D Object Detection
• Authors: Zhuoling Li, Xiaogang Xu, SerNam Lim, Hengshuang Zhao,
• Abstract要約: 我々は,鳥眼視(BEV)検出パラダイムに基づく検出器を構築した。 本稿では,この課題に起因する収束不安定性に対応するために,不均一なBEVグリッド設計を提案する。 統一検出器UniMODEが導出され、挑戦的なOmni3Dデータセットの先行技術を上回る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.27631528933482
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Realizing unified monocular 3D object detection, including both indoor and outdoor scenes, holds great importance in applications like robot navigation. However, involving various scenarios of data to train models poses challenges due to their significantly different characteristics, e.g., diverse geometry properties and heterogeneous domain distributions. To address these challenges, we build a detector based on the bird's-eye-view (BEV) detection paradigm, where the explicit feature projection is beneficial to addressing the geometry learning ambiguity when employing multiple scenarios of data to train detectors. Then, we split the classical BEV detection architecture into two stages and propose an uneven BEV grid design to handle the convergence instability caused by the aforementioned challenges. Moreover, we develop a sparse BEV feature projection strategy to reduce computational cost and a unified domain alignment method to handle heterogeneous domains. Combining these techniques, a unified detector UniMODE is derived, which surpasses the previous state-of-the-art on the challenging Omni3D dataset (a large-scale dataset including both indoor and outdoor scenes) by 4.9% AP_3D, revealing the first successful generalization of a BEV detector to unified 3D object detection.
• Abstract（参考訳）: 屋内と屋外の両方のシーンを含む、統一されたモノクル3Dオブジェクト検出を実現することは、ロボットナビゲーションのようなアプリケーションにおいて非常に重要である。 しかし、トレーニングモデルにデータの様々なシナリオを組み込むことは、例えば、様々な幾何学的性質や不均一な領域分布など、その特性が著しく異なるため、課題を提起する。 これらの課題に対処するため,鳥眼視(BEV)検出パラダイムに基づく検出器を構築した。 次に,従来のBEV検出アーキテクチャを2段階に分割し,上記の課題に起因する収束不安定性に対処する不均一なBEVグリッド設計を提案する。 さらに、計算コストを削減するためのスパースなBEV特徴予測戦略と、異種ドメインを扱うための統一されたドメインアライメント手法を開発する。 これらの技術を組み合わせて、統一検出器UniMODEが導出され、挑戦的なOmni3Dデータセット(屋内と屋外の両方を含む大規模なデータセット)を4.9%のAP_3Dで上回った。

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