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J-GLOBAL ID：202002212852835388   整理番号：20A2083562

自動運転のための2Dオブジェクト検出の視覚ベースリフティング【JST・京大機械翻訳】

Vision-based Lifting of 2D Object Detections for Automated Driving

著者 (3件)： Konigshof Hendrik (Intel. Systems and Prod. Engineering FZI Research Center for Inf. Technology,Karlsruhe,Germany) ,  Li Kun (Intel. Systems and Prod. Engineering FZI Research Center for Inf. Technology,Karlsruhe,Germany) ,  Stiller Christoph (Institute of Meas. and Control Systems Karlsruhe Institute of Technology (KIT),Karlsruhe,Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： FUSION  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 画像ベースの3D物体検出は,安価な車載カメラが,ほとんどの現代車で既に利用可能であるので,自律運転の不可避な部分である。正確な深さ情報のため,現在最も最先端の3Dオブジェクト検出器は,LiDARデータに大きく依存している。本論文では,LiDARに対するコスト効率の良い代替法としてカメラのみを用いて,既存のビジョンベース2Dアルゴリズムの結果を3D検出に持ち上げるパイプラインを提案した。既存の手法とは対照的に,自動車だけでなく,道路利用者の全てのタイプに焦点を当てた。著者らが知る限りでは,2D CNNを用いて,各2D検出のポイントクラウドを処理し,計算努力をできるだけ低く保った。挑戦的なKITTI 3D物体検出ベンチマークに関する評価では,第3回のみの実行時間を持つ最先端の画像ベース手法に匹敵する結果を示した。Copyright 2020 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  カメラ ,  *視覚 ,  自動車 ,  *自動運転 ,  *二次元 ,  三次元 ,  ベンチマーク
準シソーラス用語： 自律性 ,  車載カメラ ,  実行時間 ,  *物体検出 ,  低価格 ,  LIDARデータ ,  道路利用者 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 2D ,  オブジェクト検出 ,  視覚 ,  リフティング