Neighbor-Vote:使用邻近距离投票优化单目3D目标检测(ACM MM2021)
名字:Neighbor-Vote: Improving Monocular 3D Object Detection through Neighbor Distance Voting
链接:https://arxiv.org/pdf/2107.02493.pdf
摘要:随着摄像头在自动驾驶等新的应用领域的应用越来越广泛,对单目图像进行3D目标检测成为视觉场景理解的重要任务。单目3D目标检测的最新进展很多依赖于伪点云生成,即进行单目深度估计,将二维像素点提升为伪三维点。然而,单目图像的深度估计精度不高,必然会导致伪点云在目标内的位置发生偏移。因此,预测的边框可能存在不准确的位置和形状变形。在本文中,本文提出了一种新颖的邻居投票方法,该邻居预测有助于从严重变形的伪点云的改善目标检测。具体而言,每个特征点形成他们自己的预测,然后通过投票来构建“共识”。通过这种方式,本文可以有效地将邻居的预测与局部预测的预测相结合,实现更准确的3D检测。为了进一步放大ROI伪点和背景点之间的区别,本文还将2D前景像素点的ROI预测分数编码到相应的伪3D点上。本文在KITTI基准测试上验证本文提出的方法,在验证集上的鸟瞰检测结果优于目前的SOTA,特别是对于“困难”水平检测。
1.引言
3D目标检测是依赖于理解3D世界中的上下文的应用(例如自主驾驶)中最重要的任务之一。目前已出现很多基于点云的3D目标检测算法。尽管这些方法取得了优异的性能,然而,激光雷达仍然太昂贵,不能装备在每一辆车上。因此,廉价的替代品更受
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