Fugu-MT 論文翻訳(概要): Explore the LiDAR-Camera Dynamic Adjustment Fusion for 3D Object Detection

論文の概要: Explore the LiDAR-Camera Dynamic Adjustment Fusion for 3D Object Detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.15334v1
Date: Mon, 22 Jul 2024 02:42:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-23 16:20:28.016872
Title: Explore the LiDAR-Camera Dynamic Adjustment Fusion for 3D Object Detection
Title（参考訳）: 3次元物体検出のためのLiDAR-Camera Dynamic Adjustment Fusionの探索
Authors: Yiran Yang, Xu Gao, Tong Wang, Xin Hao, Yifeng Shi, Xiao Tan, Xiaoqing Ye, Jingdong Wang,
Abstract要約: カメラとLiDARは、正確で堅牢な自動運転システムの情報センサーとして機能する。これらのセンサーは、しばしば異質な性質を示し、分布のモダリティギャップをもたらす。モーダル分布の整合と効果的なモーダル表現の学習を目的とした動的調整技術を導入する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 38.809645060899065
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Camera and LiDAR serve as informative sensors for accurate and robust autonomous driving systems. However, these sensors often exhibit heterogeneous natures, resulting in distributional modality gaps that present significant challenges for fusion. To address this, a robust fusion technique is crucial, particularly for enhancing 3D object detection. In this paper, we introduce a dynamic adjustment technology aimed at aligning modal distributions and learning effective modality representations to enhance the fusion process. Specifically, we propose a triphase domain aligning module. This module adjusts the feature distributions from both the camera and LiDAR, bringing them closer to the ground truth domain and minimizing differences. Additionally, we explore improved representation acquisition methods for dynamic fusion, which includes modal interaction and specialty enhancement. Finally, an adaptive learning technique that merges the semantics and geometry information for dynamical instance optimization. Extensive experiments in the nuScenes dataset present competitive performance with state-of-the-art approaches. Our code will be released in the future.
Abstract（参考訳）: カメラとLiDARは、正確で堅牢な自動運転システムの情報センサーとして機能する。しかし、これらのセンサーは、しばしば異質な性質を示し、結果として分布のモダリティギャップが生じ、融合に重大な課題が生じる。そのためには、特に3Dオブジェクト検出の強化のために、堅牢な融合技術が不可欠である。本稿では,モーダル分布の整合化と,融合プロセスの強化を目的とした効果的なモーダル表現の学習を目的とした動的調整技術を提案する。具体的には,三相整列モジュールを提案する。このモジュールは、カメラとLiDARの両方の機能分布を調整し、それらを地上の真理領域に近づけ、違いを最小限にする。さらに,モーダル相互作用と特殊性向上を含む動的融合の表現獲得手法の改善について検討する。最後に、動的インスタンス最適化のためにセマンティクスと幾何学情報をマージする適応学習手法を提案する。 nuScenesデータセットの大規模な実験は、最先端のアプローチと競合する性能を示す。私たちのコードは将来リリースされるでしょう。

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