TransFusion:変圧器による3Dオブジェクト検出のためのロバストなLiDAR-Camera融合【JST・京大機械翻訳】

Bai Xuyang; Hu Zeyu; Zhu Xinge; Huang Qingqiu; Chen Yilun; Fu Hongbo; Tai Chiew-Lan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200215516516 整理番号：22P0308146

TransFusion:変圧器による3Dオブジェクト検出のためのロバストなLiDAR-Camera融合【JST・京大機械翻訳】

TransFusion: Robust LiDAR-Camera Fusion for 3D Object Detection with Transformers

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (7件)： , , , , , ,
資料名：
発行年： 2022年03月22日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月22日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

LiDARとカメラは自律運転における3D物体検出のための2つの重要なセンサである。この分野でのセンサ融合の人気の増加にもかかわらず,劣った画像条件,例えば悪い照明とセンサミスアラインメントに対するロバスト性は探索されていない。既存の融合法は,主にLiDAR点と画像画素のハードな会合により,較正行列によって確立された,そのような条件によって容易に影響を受ける。著者らは,劣った画像条件を取り扱うために,ソフト会合機構を有するLiDARカメラ融合に対するロバスト解であるTransFusionを提案する。特に,著者らのTransFusionは,畳込みバックボーンと変圧器復号器に基づく検出ヘッドから成る。復号器の最初の層は,オブジェクトクエリのスパース集合を用いて,LiDARポイントクラウドから初期境界ボックスを予測し,その2番目の復号器層は,空間および文脈関係の両方を利用して,有用な画像特徴でオブジェクトクエリを適応的に融合する。変圧器の注意機構は,このモデルを適応的に決定することを可能にし,どの情報が画像から取られるべきか,ロバストで効果的な融合戦略をもたらす。さらに,点雲で検出が困難な物体を扱うための画像誘導クエリ初期化戦略を設計した。TransFusionは,大規模データセットで最先端の性能を達成する。縮退画像品質とキャリブレーション誤差に対するロバスト性を実証するために,広範な実験を行った。また,提案手法を3Dトラッキングタスクに拡張し,nuSceneトラッキングのリーダボードにおける第1位置を達成し,その有効性と一般化能力を示す。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

, , , , ,

前のページに戻る