Fugu-MT 論文翻訳(概要): SeSame: Simple, Easy 3D Object Detection with Point-Wise Semantics

論文の概要: SeSame: Simple, Easy 3D Object Detection with Point-Wise Semantics

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.06501v2
Date: Mon, 8 Jul 2024 09:14:46 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-10 02:19:20.933698
Title: SeSame: Simple, Easy 3D Object Detection with Point-Wise Semantics
Title（参考訳）: SeSame:ポイントワイズ・セマンティックスによる簡易3Dオブジェクト検出
Authors: Hayeon O, Chanuk Yang, Kunsoo Huh,
Abstract要約: 自律運転では、3Dオブジェクト検出は、経路計画や動き推定を含む下流タスクに対してより正確な情報を提供する。本稿では,既存のLiDARのみに基づく3Dオブジェクト検出における意味情報の強化を目的としたSeSameを提案する。 KITTIオブジェクト検出ベンチマークにおいて,提案手法の有効性を示す実験を行った。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In autonomous driving, 3D object detection provides more precise information for downstream tasks, including path planning and motion estimation, compared to 2D object detection. In this paper, we propose SeSame: a method aimed at enhancing semantic information in existing LiDAR-only based 3D object detection. This addresses the limitation of existing 3D detectors, which primarily focus on object presence and classification, thus lacking in capturing relationships between elemental units that constitute the data, akin to semantic segmentation. Experiments demonstrate the effectiveness of our method with performance improvements on the KITTI object detection benchmark. Our code is available at https://github.com/HAMA-DL-dev/SeSame
Abstract（参考訳）: 自律運転では、3Dオブジェクト検出は2Dオブジェクト検出と比較して、経路計画や動き推定を含む下流タスクに対してより正確な情報を提供する。本稿では,既存のLiDARのみに基づく3Dオブジェクト検出における意味情報の強化を目的としたセサミを提案する。これは、主にオブジェクトの存在と分類に焦点を当てた既存の3D検出器の制限に対処するため、セマンティックセグメンテーションに似た、データを構成する要素単位間の関係をキャプチャすることができない。 KITTIオブジェクト検出ベンチマークにおいて,提案手法の有効性を示す実験を行った。私たちのコードはhttps://github.com/HAMA-DL-dev/SeSameで利用可能です。

関連論文リスト

STONE: A Submodular Optimization Framework for Active 3D Object Detection [20.54906045954377]
正確な3Dオブジェクト検出器をトレーニングするための鍵となる要件は、大量のLiDARベースのポイントクラウドデータが利用できることである。本稿では,3次元物体検出装置のトレーニングにおけるラベル付けコストを大幅に削減する,統合されたアクティブな3次元物体検出フレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-10-04T20:45:33Z)
SeMoLi: What Moves Together Belongs Together [51.72754014130369]
動作手がかりに基づく半教師付き物体検出に挑戦する。近年,移動物体の擬似ラベルインスタンスに対して,動きに基づくクラスタリング手法が適用可能であることが示唆された。我々は、このアプローチを再考し、オブジェクト検出とモーションインスパイアされた擬似ラベルの両方が、データ駆動方式で取り組めることを示唆する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-02-29T18:54:53Z)
PatchContrast: Self-Supervised Pre-training for 3D Object Detection [14.603858163158625]
PatchContrastは、3Dオブジェクト検出のための新しい自己教師付きポイントクラウド事前学習フレームワークである。提案手法は,3つの一般的な3次元検出データセットにおいて,既存の最先端モデルよりも優れていることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2023-08-14T07:45:54Z)
AGO-Net: Association-Guided 3D Point Cloud Object Detection Network [86.10213302724085]
ドメイン適応によるオブジェクトの無傷な特徴を関連付ける新しい3D検出フレームワークを提案する。我々は,KITTIの3D検出ベンチマークにおいて,精度と速度の両面で最新の性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-08-24T16:54:38Z)
A Versatile Multi-View Framework for LiDAR-based 3D Object Detection with Guidance from Panoptic Segmentation [9.513467995188634]
LiDARデータを用いた3Dオブジェクト検出は、自律運転システムにとって必須のコンポーネントである。本稿では,3次元物体検出とパノプティックセグメンテーションを共同で行う新しいマルチタスクフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-03-04T04:57:05Z)
SASA: Semantics-Augmented Set Abstraction for Point-based 3D Object Detection [78.90102636266276]
SASA(Semantics-Augmented Set Abstraction)と呼ばれる新しい集合抽象化手法を提案する。そこで本研究では, 推定点前景スコアに基づいて, より重要な前景点の維持を支援するセマンティックス誘導点サンプリングアルゴリズムを提案する。実際には、SASAは、前景オブジェクトに関連する貴重な点を識別し、ポイントベースの3D検出のための特徴学習を改善するのに有効である。
論文参考訳（メタデータ） (2022-01-06T08:54:47Z)
Monocular Quasi-Dense 3D Object Tracking [99.51683944057191]
周囲の物体の将来の位置を予測し、自律運転などの多くのアプリケーションで観測者の行動を計画するためには、信頼性と正確な3D追跡フレームワークが不可欠である。移動プラットフォーム上で撮影された2次元画像のシーケンスから,移動物体を時間とともに効果的に関連付け,その全3次元バウンディングボックス情報を推定するフレームワークを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-12T15:30:02Z)
IAFA: Instance-aware Feature Aggregation for 3D Object Detection from a Single Image [37.83574424518901]
単一の画像からの3Dオブジェクト検出は、自動運転において重要なタスクです。本稿では,3次元物体検出の精度向上のために有用な情報を集約するインスタンス認識手法を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-03-05T05:47:52Z)
PLUME: Efficient 3D Object Detection from Stereo Images [95.31278688164646]
既存の手法では、2つのステップでこの問題に対処する: 第一深度推定を行い、その深さ推定から擬似LiDAR点雲表現を計算し、3次元空間で物体検出を行う。この2つのタスクを同一のメトリック空間で統一するモデルを提案する。提案手法は,既存の手法と比較して推定時間を大幅に削減し,挑戦的なKITTIベンチマークの最先端性能を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-01-17T05:11:38Z)
Object as Hotspots: An Anchor-Free 3D Object Detection Approach via Firing of Hotspots [37.16690737208046]
オブジェクトレベルのアンカーを用いた既存のメソッドとは逆のアプローチを論じる。構成モデルに着想を得て、内部の空でないボクセルの組成として、ホットスポットと呼ばれる物体を提案する。提案手法は,OHSに基づく新しい地中真理割当て戦略を用いたアンカーフリー検出ヘッドを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-30T03:02:22Z)
SESS: Self-Ensembling Semi-Supervised 3D Object Detection [138.80825169240302]
具体的には、ラベルのない新しい未知のデータに基づくネットワークの一般化を促進するための、徹底的な摂動スキームを設計する。我々のSESSは、50%のラベル付きデータを用いて、最先端の完全教師付き手法と比較して、競争性能を達成している。
論文参考訳（メタデータ） (2019-12-26T08:48:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。