自律運転における単眼3D物体検出のための擬似ステレオ【JST・京大機械翻訳】

Chen Yi-Nan; Dai Hang; Ding Yong

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202218951258946 整理番号：22P0298762

自律運転における単眼3D物体検出のための擬似ステレオ【JST・京大機械翻訳】

Pseudo-Stereo for Monocular 3D Object Detection in Autonomous Driving

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 (3件)： , ,
資料名：
発行年： 2022年03月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月03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)

擬似LiDAR3D検出器は,深さ推定ネットワークによる知覚深さの能力と,LiDARベースの3D検出アーキテクチャを用いて,単眼3D検出において顕著な進歩をした。また,先進立体3D検出器は,3D物体を正確に局在化できる。ステレオビューのための画像対画像生成のギャップは,画像対LiDAR生成におけるそれよりはるかに小さい。これに動機づけられて,単一画像から3Dオブジェクトを検出するために,画像レベル生成,特徴レベル生成,および特徴-クローンを含む3つの新規な仮想ビュー生成方式を有する擬似Stereo3D検出フレームワークを提案する。深さ意識学習の解析は,深さ損失が特徴レベル仮想ビュー生成にのみ有効であり,推定深さマップが,著者らのフレームワークにおいて画像レベルと特徴レベルの両方に有効であることを示す。視差特徴マップからサンプリングした動的カーネルとの視差動的畳込みを提案し,仮想画像特徴を生成する単一画像から適応的に特徴をフィルタリングし,深さ推定誤差に起因する特徴劣化を容易化した。Tillサブミッション(Noveber 18,2021),著者らの擬似Stereo 3D検出フレームワークは,KITTI-3Dベンチマークに関する刊行物を有する単眼3D検出器の間で,自動車,歩行者,およびサイクリストに1番目をランクする。コードはhttps://github.com/revisitq/Pseudo Stereo 3Dで放出される。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , , , ,

図形・画像処理一般 , パターン認識

, , , ,

前のページに戻る