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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.04910v3
• Date: Wed, 26 Mar 2025 04:08:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 16:24:42.418641
• 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, Hugo Latapie, Jhih-Ciang Wu, Jenq-Neng Hwang, Hong-Han Shuai, Wen-Huang Cheng,
• Abstract要約: カメラを用いた学生モデルにロバストな3次元視覚知識を伝達するために,モノクラー指導支援知識蒸留(Monocular teaching Assistant Knowledge Distillation, MonoTAKD)を導入する。 実験の結果,MonoTAKDはKITTI3Dデータセット上で最先端の性能を達成できた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.67544474555326
• License:
• Abstract: Monocular 3D object detection (Mono3D) holds noteworthy promise for autonomous driving applications owing to the cost-effectiveness and rich visual context of monocular camera sensors. However, depth ambiguity poses a significant challenge, as it requires extracting precise 3D scene geometry from a single image, resulting in suboptimal performance when transferring knowledge from a LiDAR-based teacher model to a camera-based student model. To facilitate effective distillation, we introduce Monocular Teaching Assistant Knowledge Distillation (MonoTAKD), which proposes a camera-based teaching assistant (TA) model to transfer robust 3D visual knowledge to the student model, leveraging the smaller feature representation gap. Additionally, we define 3D spatial cues as residual features that capture the differences between the teacher and the TA models. We then leverage these cues to improve the student model's 3D perception capabilities. Experimental results show that our MonoTAKD achieves state-of-the-art performance on the KITTI3D dataset. Furthermore, we evaluate the performance on nuScenes and KITTI raw datasets to demonstrate the generalization of our model to multi-view 3D and unsupervised data settings. Our code is available at https://github.com/hoiliu-0801/MonoTAKD.
• Abstract（参考訳）: モノクラー3Dオブジェクト検出(Monocular 3D)は、モノクラーカメラセンサーのコスト効率とリッチな視覚的コンテキストのため、自律運転アプリケーションにとって注目すべき約束である。 しかし、奥行きの曖昧さは、単一の画像から正確な3次元シーン形状を抽出する必要があるため、LiDARベースの教師モデルからカメラベースの学生モデルに知識を移す際には、最適以下の性能が得られるため、大きな課題となる。 有効蒸留を容易にするために, より小さな特徴表現ギャップを生かして, 学生モデルに堅牢な3D視覚知識を伝達する, カメラベースの教示アシスタント(TA)モデルを提案するMonocular Teaching Assistant Knowledge Distillation (MonoTAKD)を提案する。 さらに,3次元空間的手がかりを教師とTAモデルの違いを捉えた残像として定義する。 次に,学生モデルの3次元知覚能力を向上させるために,これらの手法を利用する。 実験の結果,MonoTAKDはKITTI3Dデータセット上で最先端の性能を達成できた。 さらに, nuScenesとKITTIの生データセットの性能を評価し, マルチビュー3Dおよび教師なしデータ設定へのモデルの一般化を実証した。 私たちのコードはhttps://github.com/hoiliu-0801/MonoTAKD.comで公開されています。

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