Fugu-MT 論文翻訳(概要): MonoTAKD: Teaching Assistant Knowledge Distillation for Monocular 3D Object Detection

論文の概要: MonoTAKD: Teaching Assistant Knowledge Distillation for Monocular 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04910v1
Date: Sun, 7 Apr 2024 10:39:04 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-09 19:01:21.912695
Title: MonoTAKD: Teaching Assistant Knowledge Distillation for Monocular 3D Object Detection
Title（参考訳）: MonoTAKD:モノクロ3次元物体検出のためのアシスタント知識蒸留
Authors: Hou-I Liu, Christine Wu, Jen-Hao Cheng, Wenhao Chai, Shian-Yun Wang, Gaowen Liu, Jenq-Neng Hwang, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng,
Abstract要約: モノクロ3D物体検出は、自律運転において必要不可欠な研究課題である。 Mono3Dの課題は、3Dシーンの形状を理解し、単一の画像から3Dオブジェクト情報を再構築することにある。従来の方法では、LiDARベースの教師から直接3D情報をカメラベースの生徒に転送する試みがあった。
参考スコア（独自算出の注目度）: 42.4932760909941
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Monocular 3D object detection (Mono3D) is an indispensable research topic in autonomous driving, thanks to the cost-effective monocular camera sensors and its wide range of applications. Since the image perspective has depth ambiguity, the challenges of Mono3D lie in understanding 3D scene geometry and reconstructing 3D object information from a single image. Previous methods attempted to transfer 3D information directly from the LiDAR-based teacher to the camera-based student. However, a considerable gap in feature representation makes direct cross-modal distillation inefficient, resulting in a significant performance deterioration between the LiDAR-based teacher and the camera-based student. To address this issue, we propose the Teaching Assistant Knowledge Distillation (MonoTAKD) to break down the learning objective by integrating intra-modal distillation with cross-modal residual distillation. In particular, we employ a strong camera-based teaching assistant model to distill powerful visual knowledge effectively through intra-modal distillation. Subsequently, we introduce the cross-modal residual distillation to transfer the 3D spatial cues. By acquiring both visual knowledge and 3D spatial cues, the predictions of our approach are rigorously evaluated on the KITTI 3D object detection benchmark and achieve state-of-the-art performance in Mono3D.
Abstract（参考訳）: モノクロ3Dオブジェクト検出(Monocular 3D)は、コスト効率のよいモノクロカメラセンサーとその広範囲な応用のおかげで、自動運転において不可欠な研究トピックである。画像パースペクティブは深度あいまいであるため、Mono3Dの課題は、3Dシーンの形状を理解し、単一の画像から3Dオブジェクト情報を再構成することにある。従来の方法では、LiDARベースの教師から直接3D情報をカメラベースの生徒に転送する試みがあった。しかし、特徴表現のかなりのギャップは直接クロスモーダル蒸留を非効率にし、LiDARベースの教師とカメラベースの学生の間に大きな性能劣化をもたらす。そこで本研究では, モーダル蒸留とクロスモーダル蒸留を併用することにより, 学習目的を打破する指導支援知識蒸留(MonoTAKD)を提案する。特に,モダル内蒸留により強力な視覚知識を効果的に蒸留するために,強力なカメラベースの指導支援モデルを用いる。その後,3次元空間的手がかりを伝達するために,クロスモーダル蒸留を導入する。視覚的知識と3次元空間的手がかりを両立させることで,KITTI 3Dオブジェクト検出ベンチマークを用いて,提案手法の予測を厳格に評価し,Mono3Dの最先端性能を実現する。

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