Fugu-MT 論文翻訳(概要): Revisiting Out-of-Distribution Detection in LiDAR-based 3D Object Detection

論文の概要: Revisiting Out-of-Distribution Detection in LiDAR-based 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15879v1
Date: Wed, 24 Apr 2024 13:48:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-26 19:01:10.940941
Title: Revisiting Out-of-Distribution Detection in LiDAR-based 3D Object Detection
Title（参考訳）: LiDARを用いた3次元物体検出における分布外検出の再検討
Authors: Michael Kösel, Marcel Schreiber, Michael Ulrich, Claudius Gläser, Klaus Dietmayer,
Abstract要約: アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトは誤分類を引き起こし、自動車両の安全性と信頼性に重大なリスクをもたらす。我々は、ポイントクラウドを変更することなく既存のデータセットを使用できる新しい評価プロトコルを提案する。提案手法の有効性は,新たに提案したnuScenes OODベンチマークを用いて検証した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.633311483061647
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: LiDAR-based 3D object detection has become an essential part of automated driving due to its ability to localize and classify objects precisely in 3D. However, object detectors face a critical challenge when dealing with unknown foreground objects, particularly those that were not present in their original training data. These out-of-distribution (OOD) objects can lead to misclassifications, posing a significant risk to the safety and reliability of automated vehicles. Currently, LiDAR-based OOD object detection has not been well studied. We address this problem by generating synthetic training data for OOD objects by perturbing known object categories. Our idea is that these synthetic OOD objects produce different responses in the feature map of an object detector compared to in-distribution (ID) objects. We then extract features using a pre-trained and fixed object detector and train a simple multilayer perceptron (MLP) to classify each detection as either ID or OOD. In addition, we propose a new evaluation protocol that allows the use of existing datasets without modifying the point cloud, ensuring a more authentic evaluation of real-world scenarios. The effectiveness of our method is validated through experiments on the newly proposed nuScenes OOD benchmark. The source code is available at https://github.com/uulm-mrm/mmood3d.
Abstract（参考訳）: LiDARベースの3Dオブジェクト検出は、オブジェクトを正確に3Dでローカライズし分類する能力によって、自動走行の重要な部分となっている。しかし、オブジェクト検出器は、未知のフォアグラウンドオブジェクト、特に元のトレーニングデータに存在しないオブジェクトを扱う場合、重要な課題に直面している。これらのアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)オブジェクトは誤分類を引き起こし、自動車両の安全性と信頼性に重大なリスクをもたらす。現在、LiDARを用いたOODオブジェクト検出は十分に研究されていない。我々は、OODオブジェクトの合成学習データを生成し、既知のオブジェクトカテゴリを摂動することで、この問題に対処する。我々の考えでは、これらの合成OODオブジェクトは、分布内(ID)オブジェクトと比較して、対象検出器の特徴マップで異なる応答を生成する。次に、事前訓練された固定オブジェクト検出器を用いて特徴を抽出し、単純な多層パーセプトロン(MLP)を訓練し、各検出をIDまたはOODとして分類する。さらに,ポイントクラウドを変更せずに既存のデータセットを使用できる新しい評価プロトコルを提案し,現実のシナリオをより確実に評価する。提案手法の有効性は,新たに提案したnuScenes OODベンチマークを用いて検証した。ソースコードはhttps://github.com/uulm-mrm/mmood3d.comで入手できる。

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