論文の概要: Camera and LiDAR BEV Fusion for Cooperative 3D Object Detection on TUMTraf V2X

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.12981v1
• Date: Thu, 11 Jun 2026 07:14:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.633225
• Title: Camera and LiDAR BEV Fusion for Cooperative 3D Object Detection on TUMTraf V2X
• Title（参考訳）: TUMTraf V2Xを用いた3次元物体の協調検出のためのカメラとLiDAR BEV融合
• Authors: Muhammad Shahbaz, Shaurya Agarwal,
• Abstract要約: 本稿では、TUMTraf V2XによるDriveX 2026チャレンジの3Dオブジェクト検出トラックのために開発されたカメラとLiDAR融合検出器について述べる。 この検出器は3つの道路カメラを融合させ、インフラと車両の点の雲を共有の鳥の目視空間で撮影する。 モデルは、公開ベータのCodaテストスプリットで0.85の3D mAPに達する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1508266388327324
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We describe a Camera and LiDAR fusion detector developed for the TUMTraf V2X cooperative 3D object detection track of the DriveX 2026 challenge. The detector fuses three roadside cameras with a fused infrastructure-plus-vehicle point cloud in a shared bird's-eye-view space and predicts boxes through a CenterPoint-style head with a generalized IoU regression loss and an IoU quality re-ranking head. Trained on the provided train and validation splits, the model reaches a 3D mAP of 0.85 on the public Codabench test split. While iterating on the system, we observed that 44 of the 50 test frames are also present in the released train (40) and validation (4) splits with their labels. We therefore conducted two additional studies to quantify how this overlap affects the final score: (1) a finetuning run that oversamples the 44 overlapping frames, reaching 0.89 mAP, and (2) a post-processing run that replaces predictions on those frames with the released ground truth, reaching 0.99 mAP (uploaded to our Codabench account for testing but not published on the leaderboard). All three configurations and their per-class results are reported.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、TUMTraf V2XによるDriveX 2026チャレンジの3Dオブジェクト検出トラックのために開発されたカメラとLiDAR融合検出器について述べる。 検出器は、3つの路面カメラを融合したインフラストラクチャ+車両用点雲を共有鳥視空間に融合させ、一般化されたIoU回帰損失とIoU品質再ランクヘッドを備えたCenterPointスタイルのヘッドを介してボックスを予測する。 提供された列車とバリデーションの分割で訓練されたモデルは、コダベンチ試験の分割で0.85の3D mAPに達する。 その結果,50フレーム中44フレームが解放された列車 (40) に存在し, 検証(4) がラベルで分割されていることがわかった。 1) 44の重なり合うフレームをオーバーサンプリングし,0.89mAPに達する微調整実行,(2) それらのフレーム上の予測を放出された真実に置き換えた後処理実行, 0.99mAP(テストのためにCodabenchアカウントにアップロードされるが,リーダボードには公開されない)。 3つの構成とそのクラス毎の結果が報告されている。

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