論文の概要: Scaling Multi-Camera 3D Object Detection through Weak-to-Strong Eliciting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.06700v1
• Date: Wed, 10 Apr 2024 03:11:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-11 15:39:25.691073
• Title: Scaling Multi-Camera 3D Object Detection through Weak-to-Strong Eliciting
• Title（参考訳）: 弱ストロング除去によるマルチカメラ3次元物体検出のスケーリング
• Authors: Hao Lu, Jiaqi Tang, Xinli Xu, Xu Cao, Yunpeng Zhang, Guoqing Wang, Dalong Du, Hao Chen, Yingcong Chen,
• Abstract要約: 本研究では,頑健な単分子知覚を維持しつつ,サラウンドリファインメントの強化を目的とした弱強誘引フレームワークを提案する。 我々のフレームワークは、異なるサブセットで訓練された弱い調整された専門家を採用しており、それぞれが固有のカメラ構成やシナリオに偏っている。 MC3D-Detジョイントトレーニングでは、不整合カメラ数とカメラパラメータの問題を解決するために、詳細なデータセットマージ戦略が設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.66151412557986
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The emergence of Multi-Camera 3D Object Detection (MC3D-Det), facilitated by bird's-eye view (BEV) representation, signifies a notable progression in 3D object detection. Scaling MC3D-Det training effectively accommodates varied camera parameters and urban landscapes, paving the way for the MC3D-Det foundation model. However, the multi-view fusion stage of the MC3D-Det method relies on the ill-posed monocular perception during training rather than surround refinement ability, leading to what we term "surround refinement degradation". To this end, our study presents a weak-to-strong eliciting framework aimed at enhancing surround refinement while maintaining robust monocular perception. Specifically, our framework employs weakly tuned experts trained on distinct subsets, and each is inherently biased toward specific camera configurations and scenarios. These biased experts can learn the perception of monocular degeneration, which can help the multi-view fusion stage to enhance surround refinement abilities. Moreover, a composite distillation strategy is proposed to integrate the universal knowledge of 2D foundation models and task-specific information. Finally, for MC3D-Det joint training, the elaborate dataset merge strategy is designed to solve the problem of inconsistent camera numbers and camera parameters. We set up a multiple dataset joint training benchmark for MC3D-Det and adequately evaluated existing methods. Further, we demonstrate the proposed framework brings a generalized and significant boost over multiple baselines. Our code is at \url{https://github.com/EnVision-Research/Scale-BEV}.
• Abstract（参考訳）: 鳥眼ビュー(BEV)表現によるマルチカメラ3Dオブジェクト検出(MC3D-Det)の出現は、3Dオブジェクト検出における顕著な進歩を示す。 MC3D-Detのスケールトレーニングは、MC3D-Detの基礎モデルへの道を開くために、様々なカメラパラメータと都市景観を効果的に適応する。 しかし, MC3D-Det法の多視点融合段階は, 改良能力の周囲を囲むのではなく, トレーニング中の単分子知覚に頼っている。 そこで本研究では,ロバストな単眼知覚を維持しつつ,サラウンドリファインメントの強化を目的とした弱強誘引フレームワークを提案する。 特に、我々のフレームワークは、異なるサブセットで訓練された弱い調整された専門家を採用しており、それぞれが固有のカメラ構成やシナリオに偏っている。 これらの偏見のある専門家は、単分子変性の知覚を学ぶことができ、多視点融合の段階が精細化能力を高めるのに役立つ。 さらに,2次元基礎モデルの普遍的知識とタスク固有情報を統合するため,複合蒸留戦略を提案する。 最後に、MC3D-Det共同トレーニングにおいて、不整合カメラ数とカメラパラメータの問題を解決するために、詳細なデータセットマージ戦略を設計する。 我々はMC3D-Detのための複数のデータセット共同トレーニングベンチマークを作成し、既存の手法を適切に評価した。 さらに、提案するフレームワークは、複数のベースラインに対して一般化され、重要な向上をもたらすことを実証する。 私たちのコードは \url{https://github.com/EnVision-Research/Scale-BEV} にあります。

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