論文の概要: LAM3D: Leveraging Attention for Monocular 3D Object Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.01739v1
• Date: Sat, 3 Aug 2024 10:50:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-06 18:40:53.513945
• Title: LAM3D: Leveraging Attention for Monocular 3D Object Detection
• Title（参考訳）: LAM3D:モノクロ3Dオブジェクト検出における注意の活用
• Authors: Diana-Alexandra Sas, Leandro Di Bella, Yangxintong Lyu, Florin Oniga, Adrian Munteanu,
• Abstract要約: LAM3Dはモノクロ3Dオブジェクト検出のための自己認識機構をレバレッジするフレームワークである。 提案手法をKITTI 3D Object Detection Benchmark上で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.430937559805758
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Since the introduction of the self-attention mechanism and the adoption of the Transformer architecture for Computer Vision tasks, the Vision Transformer-based architectures gained a lot of popularity in the field, being used for tasks such as image classification, object detection and image segmentation. However, efficiently leveraging the attention mechanism in vision transformers for the Monocular 3D Object Detection task remains an open question. In this paper, we present LAM3D, a framework that Leverages self-Attention mechanism for Monocular 3D object Detection. To do so, the proposed method is built upon a Pyramid Vision Transformer v2 (PVTv2) as feature extraction backbone and 2D/3D detection machinery. We evaluate the proposed method on the KITTI 3D Object Detection Benchmark, proving the applicability of the proposed solution in the autonomous driving domain and outperforming reference methods. Moreover, due to the usage of self-attention, LAM3D is able to systematically outperform the equivalent architecture that does not employ self-attention.
• Abstract（参考訳）: 自己注意機構の導入とコンピュータビジョンタスクへのトランスフォーマーアーキテクチャの導入以降、ビジョントランスフォーマーベースのアーキテクチャは、画像分類、オブジェクト検出、イメージセグメンテーションといったタスクに利用され、この分野で多くの人気を博した。 しかし,モノクロ3次元物体検出タスクにおいて,視覚変換器の注意機構を効果的に活用することは未解決の問題である。 本稿では,モノクル3次元物体検出のための自己認識機構を取り入れたLAM3Dを提案する。 提案手法は、特徴抽出バックボーンと2D/3D検出装置として、ピラミド・ビジョン・トランスフォーマー v2 (PVTv2) 上に構築されている。 提案手法をKITTI 3D Object Detection Benchmarkで評価し,自律走行領域における提案手法の適用性と参照手法の性能を検証した。 さらに、自己アテンションの使用により、LAM3Dは自己アテンションを使用しない同等のアーキテクチャを体系的に上回ることができる。

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