論文の概要: Vision-based Lifting of 2D Object Detections for Automated Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.11839v1
• Date: Fri, 13 Jun 2025 14:40:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-16 17:50:49.834836
• Title: Vision-based Lifting of 2D Object Detections for Automated Driving
• Title（参考訳）: 自動走行のための2次元物体検出の視覚的リフティング
• Authors: Hendrik Königshof, Kun Li, Christoph Stiller,
• Abstract要約: 本稿では,既存のビジョンベース2Dアルゴリズムの結果を,カメラのみを用いた3次元検出に引き上げるパイプラインを提案する。 我々の知る限りでは、我々は初めて2D CNNを使用して、2D検出毎にポイントクラウドを処理し、計算労力を可能な限り低くする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.321333802704446
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Image-based 3D object detection is an inevitable part of autonomous driving because cheap onboard cameras are already available in most modern cars. Because of the accurate depth information, currently, most state-of-the-art 3D object detectors heavily rely on LiDAR data. In this paper, we propose a pipeline which lifts the results of existing vision-based 2D algorithms to 3D detections using only cameras as a cost-effective alternative to LiDAR. In contrast to existing approaches, we focus not only on cars but on all types of road users. To the best of our knowledge, we are the first using a 2D CNN to process the point cloud for each 2D detection to keep the computational effort as low as possible. Our evaluation on the challenging KITTI 3D object detection benchmark shows results comparable to state-of-the-art image-based approaches while having a runtime of only a third.
• Abstract（参考訳）: 画像に基づく3Dオブジェクト検出は、自動運転の必然的な部分だ。 正確な深度情報のため、現在最先端の3Dオブジェクト検出器のほとんどはLiDARデータに大きく依存している。 本稿では,LiDARに代わる費用対効果として,カメラのみを用いた既存のビジョンベース2Dアルゴリズムの結果を3次元検出に高めるパイプラインを提案する。 既存のアプローチとは対照的に、私たちは車だけでなく、あらゆる種類の道路利用者に焦点を当てています。 我々の知る限りでは、我々は初めて2D CNNを使用して、2D検出毎にポイントクラウドを処理し、計算労力を可能な限り低くする。 KITTIの3Dオブジェクト検出ベンチマークによる評価では,3分の1のランタイムしか持たず,最先端のイメージベースアプローチに匹敵する結果が得られた。

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