論文の概要: Uni$^2$Det: Unified and Universal Framework for Prompt-Guided Multi-dataset 3D Detection

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.20558v1
• Date: Mon, 30 Sep 2024 17:57:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-02 01:35:17.317430
• Title: Uni$^2$Det: Unified and Universal Framework for Prompt-Guided Multi-dataset 3D Detection
• Title（参考訳）: Uni$^2$Det: Prompt-Guided Multi-dataset 3D Detectionのための統一およびユニバーサルフレームワーク
• Authors: Yubin Wang, Zhikang Zou, Xiaoqing Ye, Xiao Tan, Errui Ding, Cairong Zhao,
• Abstract要約: Uni$2$Detは3D検出のための統一的で普遍的なマルチデータセットトレーニングのためのフレームワークである。 マルチデータセット3D検出のためのマルチステージプロンプトモジュールを提案する。 ゼロショットクロスデータセット転送の結果は,提案手法の一般化能力を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 64.08296187555095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Uni$^2$Det, a brand new framework for unified and universal multi-dataset training on 3D detection, enabling robust performance across diverse domains and generalization to unseen domains. Due to substantial disparities in data distribution and variations in taxonomy across diverse domains, training such a detector by simply merging datasets poses a significant challenge. Motivated by this observation, we introduce multi-stage prompting modules for multi-dataset 3D detection, which leverages prompts based on the characteristics of corresponding datasets to mitigate existing differences. This elegant design facilitates seamless plug-and-play integration within various advanced 3D detection frameworks in a unified manner, while also allowing straightforward adaptation for universal applicability across datasets. Experiments are conducted across multiple dataset consolidation scenarios involving KITTI, Waymo, and nuScenes, demonstrating that our Uni$^2$Det outperforms existing methods by a large margin in multi-dataset training. Notably, results on zero-shot cross-dataset transfer validate the generalization capability of our proposed method.
• Abstract（参考訳）: 提案するUni$^2$Detは,3次元検出における統一的かつ普遍的なマルチデータセットトレーニングのための,新たなフレームワークである。 データ分布の相違や、さまざまな領域にわたる分類の多様性のため、データセットをマージしてそのような検出を訓練することは、大きな課題となる。 この観測により,マルチデータセット3次元検出のためのマルチステージプロンプトモジュールを導入し,対応するデータセットの特性に基づいてプロンプトを活用し,既存の差異を緩和する。 このエレガントな設計は、さまざまな高度な3D検出フレームワークへのシームレスなプラグイン・アンド・プレイ統合を統一的な方法で実現し、データセット間の普遍的な適用性への直接的な適応を可能にする。 実験は、KITTI、Waymo、nuScenesを含む複数のデータセット統合シナリオで行われた。 特に、ゼロショットクロスデータセット転送の結果は、提案手法の一般化能力を検証する。

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