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J-GLOBAL ID：202102286522207903   整理番号：21A0232688

自動運転のための実時間3Dオブジェクト検出のためのグリッドマップパッチによる学習ベース形状推定【JST・京大機械翻訳】

Learning-Based Shape Estimation with Grid Map Patches for Realtime 3D Object Detection for Automated Driving

著者 (2件)： Konigshof Hendrik (Intelligent Systems and Production Engineering, FZI Research Center for Information Technology,Karlsruhe,Germany,76131) ,  Stiller Christoph (Institute of Measurement and Control Systems, Karlsruhe Institute of Technology (KIT),Karlsruhe,Germany,76131)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ITSC  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： 3D物体検出は,自動運転のための視覚認識,運動予測,および計画の重要な基礎として役立つ。この目的のためにアルゴリズムを適用するために,リアルタイムにおけるすべてのタイプの道路利用者の検出は,必須条件であった。本論文では,いわゆるグリッドマップパッチに画像ベース境界ボックス提案の3Dポイントを投影するアプローチを提案した。これらのパッチを用いて,軽量CNNの助けを借りて3Dボックスの正確な寸法を推定した。完全提案処理チェーンを並列化し,GPU上で実装した。これは,KITTIベンチマーク上の最速ステレオベース3Dオブジェクト検出器を,最良の画像ベースアルゴリズムの範囲内にある結果を達成しながら,このアプローチにアプローチする。Copyright 2021 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 ,  *学習 ,  チェーン ,  *自動運転 ,  視認 ,  *三次元 ,  必要条件 ,  ベンチマーク ,  動き推定
準シソーラス用語： *物体検出 ,  実時間 ,  形状推定 ,  軽量 ,  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 (5件)： 実時間 ,  3D ,  オブジェクト検出 ,  学習 ,  形状推定