Abstract-Safe autonom körning kräver tillförlitlig 3D-objekt detektering-bestämma 6 DoF pose och dimensioner av objekt av intresse. Att använda stereokameror för att lösa denna uppgift är ett kostnadseffektivt alternativ till den allmänt använda LiDAR-sensorn. Den nuvarande state-of-the-art för stereo 3D-objektdetektering tar den befintliga PSMNet stereo matchning nätverk, utan ändringar, och omvandlar de uppskattade skillnaderna till en 3D-punkt moln, och matar detta punktmoln till en LiDAR-baserad 3D-objektdetektor. Problemet med befintliga stereo matchande nätverk är att de är utformade för skillnad uppskattning, inte 3D-objekt upptäckt; form och noggrannhet objekt punkt moln är inte fokus. Stereo matchande nätverk lider ofta av felaktiga djup uppskattningar vid objektgränser, som vi definierar som strimma, eftersom bakgrund och förgrundspunkter beräknas gemensamt. Befintliga nätverk bestraffar också skillnader i stället för den uppskattade positionen för objektpunktmoln i deras förlustfunktioner. Vi föreslår en ny 2D box förening och objekt-centrerad stereo matchning metod som bara uppskattar skillnaderna i objekt av intresse för att ta itu med dessa två frågor. Vår metod uppnår toppmoderna resultat på KITI 3D- och BEV-riktmärkena.
OC-Stereo REF försöker lösa detta problem genom att uppskatta skillnaden endast på det tillhörande 2D-området.
Object-Centric Stereo Matching for 3D Object Detection
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}