Fugu-MT 論文翻訳(概要): MonoDETRNext: Next-generation Accurate and Efficient Monocular 3D Object Detection Method

論文の概要: MonoDETRNext: Next-generation Accurate and Efficient Monocular 3D Object Detection Method

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15176v1
Date: Fri, 24 May 2024 03:22:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-27 18:18:44.221359
Title: MonoDETRNext: Next-generation Accurate and Efficient Monocular 3D Object Detection Method
Title（参考訳）: MonoDETRNext: 次世代の高精度かつ効率的なモノクロ3次元物体検出法
Authors: Pan Liao, Feng Yang, Di Wu, Liu Bo,
Abstract要約: 2次元検出と深さ推定の成功戦略に基づいて,MonoDETRNextを提案する。提案手法は,効率的なハイブリッドビジュアルエンコーダの開発,深度予測機構の強化,革新的なクエリ生成戦略の導入を含む。既存のソリューションに対して,モデルの性能を徹底的に評価した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.593733772660951
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Monocular vision-based 3D object detection is crucial in various sectors, yet existing methods face significant challenges in terms of accuracy and computational efficiency. Building on the successful strategies in 2D detection and depth estimation, we propose MonoDETRNext, which seeks to optimally balance precision and processing speed. Our methodology includes the development of an efficient hybrid visual encoder, enhancement of depth prediction mechanisms, and introduction of an innovative query generation strategy, augmented by an advanced depth predictor. Building on MonoDETR, MonoDETRNext introduces two variants: MonoDETRNext-F, which emphasizes speed, and MonoDETRNext-A, which focuses on precision. We posit that MonoDETRNext establishes a new benchmark in monocular 3D object detection and opens avenues for future research. We conducted an exhaustive evaluation demonstrating the model's superior performance against existing solutions. Notably, MonoDETRNext-A demonstrated a 4.60% improvement in the AP3D metric on the KITTI test benchmark over MonoDETR, while MonoDETRNext-F showed a 2.21% increase. Additionally, the computational efficiency of MonoDETRNext-F slightly exceeds that of its predecessor.
Abstract（参考訳）: 単眼視に基づく3次元物体検出は様々な分野において重要であるが、既存の手法では精度と計算効率の面で大きな課題に直面している。 2次元検出と深度推定で成功した戦略に基づいて,精度と処理速度の最適バランスを求めるMonoDETRNextを提案する。提案手法は,効率的なハイブリッドビジュアルエンコーダの開発,深度予測機構の強化,高度深度予測器によって拡張された革新的なクエリ生成戦略の導入を含む。 MonoDETR上に構築されているMonoDETRNextには,スピードを重視したMonoDETRNext-Fと,精度を重視したMonoDETRNext-Aという2つのバリエーションが導入されている。我々はMonoDETRNextがモノクロ3Dオブジェクト検出の新しいベンチマークを確立し、今後の研究への道を開くと仮定する。既存のソリューションに対して,モデルの性能を徹底的に評価した。特に、MonoDETRNext-Aは、MonoDETRに対するKITTIテストベンチマークでAP3Dの4.60%の改善を示し、MonoDETRNext-Fは2.21%の増加を示した。さらに、MonoDETRNext-Fの計算効率は、前者の計算効率をわずかに上回っている。

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