論文の概要: PF3Det: A Prompted Foundation Feature Assisted Visual LiDAR 3D Detector

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03563v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 16:11:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-07 14:48:03.033677
• Title: PF3Det: A Prompted Foundation Feature Assisted Visual LiDAR 3D Detector
• Title（参考訳）: PF3Det:Visual LiDAR 3Dディテクターを補助するプロンプテッドファンデーション機能
• Authors: Kaidong Li, Tianxiao Zhang, Kuan-Chuan Peng, Guanghui Wang,
• Abstract要約: 基礎モデルエンコーダとソフトプロンプトを統合したPF3Det(Prompted Foundational 3D Detector)を提案する。 PF3Detは、限られたトレーニングデータの下で最先端の結果を達成し、NDSを1.19%改善し、nuScenesデータセットでmAPを2.42%改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.8414696386661
• License:
• Abstract: 3D object detection is crucial for autonomous driving, leveraging both LiDAR point clouds for precise depth information and camera images for rich semantic information. Therefore, the multi-modal methods that combine both modalities offer more robust detection results. However, efficiently fusing LiDAR points and images remains challenging due to the domain gaps. In addition, the performance of many models is limited by the amount of high quality labeled data, which is expensive to create. The recent advances in foundation models, which use large-scale pre-training on different modalities, enable better multi-modal fusion. Combining the prompt engineering techniques for efficient training, we propose the Prompted Foundational 3D Detector (PF3Det), which integrates foundation model encoders and soft prompts to enhance LiDAR-camera feature fusion. PF3Det achieves the state-of-the-art results under limited training data, improving NDS by 1.19% and mAP by 2.42% on the nuScenes dataset, demonstrating its efficiency in 3D detection.
• Abstract（参考訳）: 3Dオブジェクト検出は、LiDARポイントクラウドを正確な深度情報に、カメライメージをリッチなセマンティック情報に活用することで、自律運転に不可欠である。 したがって、両方のモダリティを組み合わせるマルチモーダル法は、より堅牢な検出結果を提供する。 しかし、LiDARポイントとイメージを効率的に融合させることは、ドメインギャップのため、依然として困難である。 さらに、多くのモデルの性能は高品質なラベル付きデータの量によって制限されるため、作成にはコストがかかる。 近年のファンデーションモデルの進歩は、異なるモードでの大規模事前学習を用いて、より優れたマルチモーダル融合を実現している。 効率的なトレーニングのための迅速な技術技術を組み合わせて,基礎モデルエンコーダとソフトプロンプトを統合したPF3Det(Prompted Foundational 3D Detector)を提案する。 PF3Detは、限られたトレーニングデータの下で最先端の結果を達成し、NDSを1.19%改善し、nuScenesデータセットでmAPを2.42%改善し、3D検出の効率を実証する。

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