論文の概要: Roadside Monocular 3D Detection via 2D Detection Prompting
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.01064v2
- Date: Thu, 4 Apr 2024 09:48:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-05 13:33:07.510848
- Title: Roadside Monocular 3D Detection via 2D Detection Prompting
- Title（参考訳）: 2次元検出プロンプティングによる路面単分子3次元検出
- Authors: Yechi Ma, Shuoquan Wei, Churun Zhang, Wei Hua, Yanan Li, Shu Kong,
- Abstract要約: 本稿では,2次元検出を用いて3次元検出器を誘導する手法を提案する。
提案手法は,3次元検出器と比較して2次元検出器の訓練がはるかに容易であり,2次元画像平面上でのWr.t検出の精度が著しく向上する,という重要な知見に基づいている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.511202614683388
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The problem of roadside monocular 3D detection requires detecting objects of interested classes in a 2D RGB frame and predicting their 3D information such as locations in bird's-eye-view (BEV). It has broad applications in traffic control, vehicle-vehicle communication, and vehicle-infrastructure cooperative perception. To approach this problem, we present a novel and simple method by prompting the 3D detector using 2D detections. Our method builds on a key insight that, compared with 3D detectors, a 2D detector is much easier to train and performs significantly better w.r.t detections on the 2D image plane. That said, one can exploit 2D detections of a well-trained 2D detector as prompts to a 3D detector, being trained in a way of inflating such 2D detections to 3D towards 3D detection. To construct better prompts using the 2D detector, we explore three techniques: (a) concatenating both 2D and 3D detectors' features, (b) attentively fusing 2D and 3D detectors' features, and (c) encoding predicted 2D boxes x, y, width, height, label and attentively fusing such with the 3D detector's features. Surprisingly, the third performs the best. Moreover, we present a yaw tuning tactic and a class-grouping strategy that merges classes based on their functionality; these techniques improve 3D detection performance further. Comprehensive ablation studies and extensive experiments demonstrate that our method resoundingly outperforms prior works, achieving the state-of-the-art on two large-scale roadside 3D detection benchmarks.
- Abstract（参考訳）: 道路側モノクル3D検出の問題は、2D RGBフレーム内の興味あるクラスのオブジェクトを検出し、鳥の目視(BEV)の場所のようなそれらの3D情報を予測することである。
交通制御、車両と車両の通信、車両とインフラの協調的な知覚に広く応用されている。
この問題に対処するために, 2次元検出を用いて3次元検出器を誘導し, 新規かつ簡便な手法を提案する。
提案手法は,3次元検出器と比較して2次元検出器の訓練がはるかに容易であり,2次元画像平面上でのWr.t検出の精度が著しく向上する,という重要な知見に基づいている。
とはいえ、よく訓練された2D検出器の2D検出を3D検出器に誘導し、そのような2D検出を3D検出に向けて膨らませる方法で訓練することができる。
2D検出器を用いてより優れたプロンプトを構築するために、3つの手法を探索する。
(a)2D検出器と3D検出器の両方の特徴を連結すること。
(b)2次元・3次元検出器の特徴を注意深く融合させ、
(c) 予測された2Dボックス x, y, 幅, 高さ, ラベルを3D検出器の特徴と密接に融合させる。
意外なことに、三人目は最高の成績を収めている。
さらに,これらの手法により3次元検出性能が向上し,それらの機能に基づいてクラスをマージするヨウチューニング戦略とクラスグループ化戦略を提案する。
包括的アブレーション研究と広範囲な実験により,本手法は従来の手法よりも優れており,大規模道路側3次元検出ベンチマークの最先端を達成できた。
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